本研究探讨了预测控制技术在高超音速飞行器再入大气层过程中的应用，重点分析其在复杂环境下的机动性能优化和轨迹规划。通过理论推导与仿真试验验证了该方法的有效性及优越性。旨在提高高速飞行器的操控精度和稳定性，为未来航天任务提供技术支持。
本段落是一篇关于超音速再入飞行机动预测控制的研究论文。该研究的重点在于如何利用改进的滑模扰动观测器（ISMDO）以及非线性广义预测控制（NG-PC）方法来管理在高速大气层重新进入过程中，超音速飞行器（Hypersonic Vehicle, HSV）的稳定性。
1. 超音速再入飞行控制：当HSV以极高的速度返回地球时，必须应对极端热流和动力学条件。因此需要精确的算法确保其稳定运行。“maneuvering flight”指的是在这一过程中进行的操作调整。
2. Bank-to-Turn（BTT）控制模式：这种技术利用滚转运动来实现转弯而不产生侧滑，这有助于HSV更平稳地完成再入过程中的机动。
3. 不确定性估计与抑制：由于存在参数不确定性和外部干扰，在超音速飞行器的再入过程中会影响其性能。为了解决这个问题，研究中提出了一种改进的滑模扰动观测器（ISMDO），能够准确地估算这些因素并进行补偿。
4. 非线性广义预测控制（NG-PC）：这是一种先进的策略，可以处理多输入输出系统的非线性问题，并能预测未来的行为。通过结合ISMDO和NG-PC方法，设计出一套高效的飞行器机动控制系统。
5. 预测控制策略：文中指出采用基于ISMDO的NG-PC作为HSV再入过程中的主要控制算法，该方法表现出优秀的干扰抑制能力和良好的性能。
6. 超音速飞行器（HSV）：指速度超过五倍音速的飞行设备。这类飞行器面临的技术挑战比传统飞机要大得多，包括热力学效应和复杂的飞行动态问题。
7. 扰动观测器（Disturbance Observer）：这是一种用于估计并补偿系统扰动影响的方法，可以提高控制系统的鲁棒性。文中提出的ISMDO是对传统方法的改进版本，旨在更精确地估算和处理飞行过程中遇到的各种干扰。
8. 滑模控制（Sliding Mode Control）：滑模控制是一种能够增强控制系统稳定性，并且在面对大范围不确定因素时依然有效的策略。“Super-Twisting Slide Mode Disturbance Observer (SMDO)”以及ISMDO都是这一领域的改进技术。
通过上述知识点的详细解释，我们能更深入地理解HSV再入过程中面临的飞行控制挑战，同时也认识到如何运用预测控制和滑模观测器技术来提升其在复杂环境下的性能。
5星
