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| 稿件标题： | 基于动态RBF网络辨识和模糊控制的弹道落点预测导引研究 |
| 稿件作者： | 冯耀暄1，薄学纲2 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 修正弹；滤波外推； RBF神经网络；模糊控制；落点预测 |
| 文章摘要： | 针对目前远程弹道修正火箭弹中，滤波外推落点预测导引法存在导引系数确定难、导引精度低、自适应性与鲁棒性差的问题，提出了一种基于动态RBF神经网络在线辨识与带自调整因子模糊控制相结合的落点预测导引律。具体在传统滤波外推落点预测导引法的基础上，将预测落点偏差与偏差变化率作为模糊控制器输入量，通过RBF神经网络在线整定模糊控制的权重因子和比例因子，实现导引指令的自适应调整。仿真结果表明，同常规方法相比，在充分考虑随机扰动和测量误差情况下，具有更强的自适应性与鲁棒性，保持了较高的导引精度。 |
| 引用本文格式： | 冯耀暄，薄学纲. 基于动态RBF网络辨识和模糊控制的弹道落点预测导引研究［J］.兵器装备工程学报，2017(2):108-112. FENG Yaoxuan, BO Xuegang. Research on Trajectory Prediction Guidance Law Based on Dynamic RBF Network Identification and Fuzzy Control［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(2):108-112. |
| 刊期名称： | 2017年02期 |
| 出版时间： | 2017年2月 |
| 上线时间： | 2017年2月28日 |
| 浏览次数： | 2661 |
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