基于RBF网络增益自适应调节的滑模制导律

• 作者: 李士勇 章钱
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 变结构 制导律 导弹拦截
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 471-476
• 页数: 6页
• 分类号: TJ765.3
• 字数: 3285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2009.06.001

摘要

针对被动寻的导弹拦截问题,在变结构控制理论的基础上,应用RBF神经网络控制,提出一种新型导引律.首先应用变结构控制理论建立滑模变结构制导律.然后应用RBF神经网络对制导律中变结构项的增益进行调节,克服了变结构制导律中变结构强度项不易确定的缺点,从而减弱变结构控制的抖振,提高了导弹拦截的精度.仿真结果表明,该导引律具有较强的自适应能力,具有实时性好及便于实现的优点;同传统的变结构制导律、比例导引律相比,在脱靶量、拦截时间等方面都有了显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李士勇	哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系	70	1632	23.0	37.0
2	章钱	哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系	6	46	4.0	6.0