计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
Computer Applications and Software
2015年
7期
239-243
,共5页
高超声速飞行器%广义回归神经网络%轨迹预测%误差修正
高超聲速飛行器%廣義迴歸神經網絡%軌跡預測%誤差脩正
고초성속비행기%엄의회귀신경망락%궤적예측%오차수정
Hypersonic vehicle%Generalised recession neural networks (GRNN)%Track prediction%Error correction
在针对高超声速飞行器的拦截作战中,对其轨迹的准确预测是成功拦截的重要基础.基于对高超声速飞行器轨迹特性的分析,以广义回归神经网络GRNN(Generalized Regression Neural Network)理论为依据,对高超声速飞行器的轨迹预测进行研究.通过对轨迹误差产生的原因进行分析,针对高超声速飞行器提出了基于误差修正的GRNN轨迹预测算法.通过仿真验证了算法的有效性,研究结果表明,随着观测数据的增加,算法的误差范围逐步减小,误差修正的效果越来越好.
在針對高超聲速飛行器的攔截作戰中,對其軌跡的準確預測是成功攔截的重要基礎.基于對高超聲速飛行器軌跡特性的分析,以廣義迴歸神經網絡GRNN(Generalized Regression Neural Network)理論為依據,對高超聲速飛行器的軌跡預測進行研究.通過對軌跡誤差產生的原因進行分析,針對高超聲速飛行器提齣瞭基于誤差脩正的GRNN軌跡預測算法.通過倣真驗證瞭算法的有效性,研究結果錶明,隨著觀測數據的增加,算法的誤差範圍逐步減小,誤差脩正的效果越來越好.
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