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摘要:
针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾,提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点,利用优化理论进行迭代解算制导变量,以此为基础离线生成样本数据;通过选择合适的多结构模态神经网络,进行基于调度管理的神经网络训练,完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计,结果表明:该制导方法在线计算量少,制导解算速度快,制导精度高,综合性能远优于传统的预测制导方法。
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文献信息
篇名 基于最优制导模板的神经网络预测制导方法
来源期刊 国防科技大学学报 学科 航空航天
关键词 最优制导模板 神经网络 预测制导
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 机械工程?控制科学与工程
研究方向 页码范围 137-141
页数 5页 分类号 V448
字数 5330字 语种 中文
DOI 10.11887/j.cn.201401024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾庆华 国防科技大学航天科学与工程学院 25 139 8.0 10.0
2 董荣华 国防科技大学航天科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
3 皮术武 国防科技大学航天科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
最优制导模板
神经网络
预测制导
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国防科技大学学报
双月刊
1001-2486
43-1067/T
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号
42-98
1956
chi
出版文献量(篇)
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31889
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