【摘 要】
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统一空间基准是海上作战平台实现精准探测打击的重要保证,而船体角变形的存在将严重影响空间基准的建立;针对这一问题,提出一种基于状态相依自回归(state-dependent auto-reg
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统一空间基准是海上作战平台实现精准探测打击的重要保证,而船体角变形的存在将严重影响空间基准的建立;针对这一问题,提出一种基于状态相依自回归(state-dependent auto-regressive,SD-AR)与径向基(radial basis function,RBF)神经网络的极短期变形预报方法,实现船体角形变的实时预报,为后续角变形的补偿提供依据;不同于传统的时间序列预报方法,该模型用一组RBF网络来逼近SD-AR模型中的函数系数,并采用一种结构化的非线性参数优化方法 (structured
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