典型文献
无数据依赖智能技术在机动伴随防空传递对准中的应用
文献摘要：
由于机动伴随防空武器系统应用场景的特殊性,难以准确建立适应多变工况的挠曲变形模型,无法保证主子惯导传递对准的精度.为解决这一问题,采用无数据依赖智能技术,将传递对准数学模型中的挠曲变形模型由神经网络代替,神经网络的连接权系数扩充为传递对准模型的部分未知变量,使用非线性卡尔曼滤波对模型所有变量进行实时估计,从而获得主、子惯导之间的失准角,基于主惯导姿态信息进而完成行进中的高精度传递对准.仿真实验表明,该方法能在很短时间内估计出失准角,完成导弹惯导的高精度初始姿态装订.
文献关键词：
无数据依赖;传递对准;神经网络;挠曲变形;姿态匹配;比力匹配
中图分类号：
作者姓名：
何荧;万佳庆;韦姗姗;胡晓强
作者机构：
江南机电设计研究所,贵州贵阳 550009;贵州警察学院,贵州贵阳 550009;温州大学电气与电子工程学院,浙江温州 325035
文献出处：
引用格式：
[1]何荧;万佳庆;韦姗姗;胡晓强-.无数据依赖智能技术在机动伴随防空传递对准中的应用)[J].现代防御技术,2022(06):50-58
A类：
无数据依赖,姿态匹配,比力匹配
B类：
传递对准,防空武器系统,系统应用,变工况,挠曲变形,主子,惯导,权系数,对准模型,非线性卡尔曼滤波,有变,实时估计,得主,姿态信息,成行,导弹,装订
AB值：
0.241329
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