基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

• 作者: 侯中喜 李魁 杨希祥 邓小龙
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 本征正交分解(POD)方法 Fourier级数 BP神经网络算法 风场预测 临近空间浮空器
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 1008-1018
• 页数: 11页
• 分类号: V321.2
• 字数: 5267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0538

摘要

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响.针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解(POD)方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响.研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯中喜	国防科技大学空天科学学院	68	428	11.0	15.0
2	李魁	国防科技大学空天科学学院	4	4	1.0	1.0
3	邓小龙	国防科技大学空天科学学院	17	9	2.0	2.0
4	杨希祥	国防科技大学空天科学学院	38	249	8.0	15.0