典型文献
一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法
文献摘要：
针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle,HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法.首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测.实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好.
文献关键词：
高超声速滑翔飞行器;轨迹预测;去噪;集合经验模态分解;长短时记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
张君彪;熊家军;兰旭辉;席秋实;夏亮;张凯
作者机构：
空军预警学院预警情报系,武汉430019;78090部队,成都610000
文献出处：
引用格式：
[1]张君彪;熊家军;兰旭辉;席秋实;夏亮;张凯-.一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法)[J].宇航学报,2022(04):413-422
A类：
B类：
高超声速滑翔飞行器,智能预测,Hypersonic,glide,vehicle,HGV,机动性,轨迹预测,预测参数,集合经验模态分解,长短时记忆网络,六自由度运动方程,气动力,实时估计,噪声影响,用去,去噪,预测未来,来气,在线预测,实验仿真
AB值：
0.208232
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