【摘 要】
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针对拦截弹制导律辨识问题,基于门循环单元(GRU)神经网络提出了一种制导律辨识方法.首先,构建了三维空间下的拦截弹-我方飞行器相对运动模型,并假设拦截弹采用经典的比例导引(PN)制导律或增强比例导引(APN)制导律.由相对运动模型提取数据,构成训练样本集和测试样本集,样本输入为敌我双方运动学信息,标签为敌方拦截弹对应的制导律.其次,建立了包含三层隐含层的GRU网络模型,采用基于Adam算法的反向传播对网络进行训练,探究了样本时间跨度等因素对辨识准确度的影响.最后,通过数学仿真对网络参数进行了优化,并在多种
【机 构】
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北京理工大学 宇航学院,北京 100081;北京航天自动控制研究所,北京 100854
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针对拦截弹制导律辨识问题,基于门循环单元(GRU)神经网络提出了一种制导律辨识方法.首先,构建了三维空间下的拦截弹-我方飞行器相对运动模型,并假设拦截弹采用经典的比例导引(PN)制导律或增强比例导引(APN)制导律.由相对运动模型提取数据,构成训练样本集和测试样本集,样本输入为敌我双方运动学信息,标签为敌方拦截弹对应的制导律.其次,建立了包含三层隐含层的GRU网络模型,采用基于Adam算法的反向传播对网络进行训练,探究了样本时间跨度等因素对辨识准确度的影响.最后,通过数学仿真对网络参数进行了优化,并在多种条件下进行了仿真验证.结果表明,相比其他网络结构而言,所提方法采用GRU拥有良好的抗噪能力和辨识精度;同时,相比于基于卡尔曼滤波器的制导律辨识模型,所提方法能够大幅减少辨识所需时间.
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