针对机动目标的三维实时滚动优化制导策略

TJ765.3; 为解决目标机动策略未知条件下的飞行器拦截问题,提出一种基于神经网络的三维滚动优化制导策略.首先,针对全局最优导引律终端时刻难以确定的问题,在滚动时域优化框架下,引入零效脱靶量设计局部最优导引律,并使用粒子群优化算法进行求解.其次,为了提高制导律在线求解效率,构建神经网络,对优化算法滚动求解得到的若干组制导训练数据进行离线学习,并将经过训练的网络用于制导指令在线滚动优化.仿真结果表明,神经网络-滚动优化制导策略对采取各类机动方式的目标均具有较好的制导性能,有效提高了制导指令在线优化效率,可以为飞行器制导律实时滚动求解提供参考....

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Bibliographic Details
Published in系统工程与电子技术 Vol. 45; no. 2; pp. 546 - 558
Main Authors 杨秀霞, 姜子劼, 张毅, 王聪
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 海军航空大学,山东烟台264001 01.02.2023
Subjects
制导策略
粒子群优化
神经网络
滚动时域优化
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2023.02.27

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Summary:TJ765.3; 为解决目标机动策略未知条件下的飞行器拦截问题,提出一种基于神经网络的三维滚动优化制导策略.首先,针对全局最优导引律终端时刻难以确定的问题,在滚动时域优化框架下,引入零效脱靶量设计局部最优导引律,并使用粒子群优化算法进行求解.其次,为了提高制导律在线求解效率,构建神经网络,对优化算法滚动求解得到的若干组制导训练数据进行离线学习,并将经过训练的网络用于制导指令在线滚动优化.仿真结果表明,神经网络-滚动优化制导策略对采取各类机动方式的目标均具有较好的制导性能,有效提高了制导指令在线优化效率,可以为飞行器制导律实时滚动求解提供参考.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2023.02.27