【摘 要】
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为了提高对加速度时变机动目标的制导精度,将预测决策理论与传统比例导引(PN)相结合,提出了一种通过泰勒级数预测模型迭代控制加速度修正项的改进比例导引律。首先,以预设的低阶泰勒级数预测模型预测特定时间的位移,并计算位移预测值与测量值的差值;然后,通过迭代方法逐阶增加泰勒级数预测模型阶数,直至满足精度要求;最后,计算泰勒级数预测模型的二阶导数,修正比例导引律的加速度指令。仿真结果表明,传统PN和APN
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为了提高对加速度时变机动目标的制导精度,将预测决策理论与传统比例导引(PN)相结合,提出了一种通过泰勒级数预测模型迭代控制加速度修正项的改进比例导引律。首先,以预设的低阶泰勒级数预测模型预测特定时间的位移,并计算位移预测值与测量值的差值;然后,通过迭代方法逐阶增加泰勒级数预测模型阶数,直至满足精度要求;最后,计算泰勒级数预测模型的二阶导数,修正比例导引律的加速度指令。仿真结果表明,传统PN和APN的脱靶量分别约为195 m和95 m,提出的改进比例导引律的脱靶量约为8.3 m,极大地提高了制导精度。
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