【摘 要】
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针对飞行器再入滑翔过程,提出一种跟踪优化弹道的BPNN（BP neural network）预测制导方法。首先着眼于多约束下弹道生成的快速性,利用hp-自适应伪谱法进行弹道优化;然后利用弹道
【机 构】
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空军预警学院,国防科学技术大学高超声速冲压发动机技术重点实验室,飞行器控制一体化技术重点实验室
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针对飞行器再入滑翔过程,提出一种跟踪优化弹道的BPNN（BP neural network）预测制导方法。首先着眼于多约束下弹道生成的快速性,利用hp-自适应伪谱法进行弹道优化;然后利用弹道样本数据训练BPNN,建立飞行状态参数与终端状态参数之间的非线性映射关系,实现对终端状态的预测;最后为制导律设计了双层线性反馈校正算法,从而完成预测制导关键环节。仿真算例该表明制导方法能够良好地满足再入飞行约束和终端约束,同时可以较好地实现对优化弹道的跟踪,并具有一定的鲁棒性和航程适应性。
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