一种GRNN神经网络的高超声速飞行器轨迹预测方法

• 作者: 杨彬 贺正洪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 高超声速飞行器 广义回归神经网络 轨迹预测 误差修正
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 239-243
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 2902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.07.058

摘要

在针对高超声速飞行器的拦截作战中,对其轨迹的准确预测是成功拦截的重要基础.基于对高超声速飞行器轨迹特性的分析,以广义回归神经网络GRNN(Generalized Regression Neural Network)理论为依据,对高超声速飞行器的轨迹预测进行研究.通过对轨迹误差产生的原因进行分析,针对高超声速飞行器提出了基于误差修正的GRNN轨迹预测算法.通过仿真验证了算法的有效性,研究结果表明,随着观测数据的增加,算法的误差范围逐步减小,误差修正的效果越来越好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺正洪	空军工程大学防空反导学院	41	233	9.0	12.0
2	杨彬	空军工程大学防空反导学院	6	25	2.0	4.0