典型文献
基于BP神经网络的自适应偏置比例导引
文献摘要：
针对传统的解析偏置比例导引在大范围机动时制导精度较差的缺陷,提出一种基于反向传播(BP)神经网络的自适应偏置比例导引律,通过BP神经网络在线精确求解偏置项.深入分析解析形式的求解偏置项的误差情况,论证不同参数对偏置项求解误差的影响.证明了参数与偏置项间存在的一一映射关系,采用BP神经网络对该映射进行高精度的拟合逼近.对多维输入参数进行灵敏度分析,以此为依据,为BP神经网络在参数空间批量化生成均衡样本.建立基于BP神经网络的偏置项求解模型,采用Adam学习方法对网络进行训练,并从理论上证明了制导律的稳定性.随后对训练效果进行测试,并对所提出的方法进行数学仿真验证.仿真结果表明:所提方法能在有限计算代价下有效提升制导精度,在不考虑弹体动力学情况下,终端角度误差均值仅为0.024°,可为工程应用提供参考.
文献关键词：
偏置比例导引;映射关系;灵敏度分析;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
刘畅;王江;范世鹏;李伶;林德福
作者机构：
北京理工大学 宇航学院,北京100081;北京理工大学 中国-阿联酋智能无人系统"一带一路"联合实验室,北京100081;北京航天自动控制研究所,北京100854
文献出处：
引用格式：
[1]刘畅;王江;范世鹏;李伶;林德福-.基于BP神经网络的自适应偏置比例导引)[J].兵工学报,2022(11):2798-2809
A类：
偏置比例导引
B类：
自适应偏置,制导精度,反向传播,比例导引律,网络在线,解偏,同参数,一一映射,映射关系,射进,逼近,输入参数,灵敏度分析,参数空间,化生成,成均,解模,Adam,上证,制导律,训练效果,数学仿真,仿真验证,弹体,角度误差,误差均值
AB值：
0.294621
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
