基于RBF神经网络的一种最优中制导律

对于中远程导弹中制导段,提出了一种基于RBF神经网络的最优中制导律,这种制导规律通过离线学习,能够在线实时工作.研究和仿真分析表明:这种基于RBF神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

一种神经网络最优中制导规律的工程实现方法

对于中远程导弹中制导段，提出了一种基于神经网络的最优中制导律工程实现方法，这种制导规律通过离线学习，能够在线实时工作。以垂直平面为例，分别使用BP神经网络、RBF神经网络和ELMAN神经网络形成最优中制导规律，比较了这些规律各自的优缺点。     

一种基于神经网络的最优中制导律

对于中远程导弹中制导段,提出了一种基于神经网络的最优中制导律,这种制导规律通过离线学习,能够在线实时工作.研究和仿真分析表明这种基于神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

一种新型六自由度BP神经网络最优中制导规律研究

对于六自由度中远程导弹制导系统,提出了一种新型的基于BP神经网络最优中制导律,这种制导规律能在中制导时只使用导弹数据而不使用目标数据,这样可以使神经网络的结构减小,计算速度提高.研究和仿真分析表明,这种新型的六自由度BP神经网络最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

基于RBF神经网络的一种最优中制导律

对于中远程导弹中制导段，提出了一种基于RBF神经网络的最优中制导律，这种制导规律通过离线学习，能够在线实时工作。研究和仿真分析表明：这种基于RBF神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合，可有效提高导弹拦截机动目标的性能。     

一种新型六自由度BP神经网络最优中制导规律研究

对于六自由度中远程导弹制导系统，提出了一种新型的基于BP神经网络最优中制导律，这种制导规律能在中制导时只使用导弹数据而不使用目标数据，这样可以使神经网络的结构减小，计算速度提高。研究和仿真分析表明，这种新型的六自由度BP神经网络最优中制导律与其他末制导律配合。可有效提高导弹拦截机动目标的性能。     

基于神经网络的中制导律

基于神经网络的中制导律适合末段采用寻的制导的复合制导导弹。采用针对固定目标、同时能满足复合制导中制导要求的最优中制导律来提供神经网络的训练样本，通过遗传算法对神经网络的各个权值及各神经元的阈值进行综合寻优，以各时刻导弹及目标的位置坐标作为神经网络输入，经过计算输出相应的中制导指令。仿真结果表明基于神经网络的中制导律不仅能用于攻击固定目标及机动目标，同时能满足复合制导中末交班的各项要求。     

敏捷性导弹的神经网络控制与制导

为了使导弹获得更高的机动性、敏捷性和导引精度,大多采用推力矢量控制方案.本文讨论了新型推力矢量控制导弹的动力学建模,在此基础上提出了适用于推力矢量导弹的神经网络控制与制导方案,其中的导弹控制方案包括双网络逆动态学习控制和混合神经网络控制两种.神经网络制导采用基于线性二次型的最优制导的有教师学习方案.神经网络学习算法中因引入了基于经验的模糊规则,具有较好的学习性能.仿真表明神经网络控制与制导方案具有较好的末制导导引精度.     

用于复合制导的最优中制导律研究

研究了用于复合制导的最优中制导律，设计最优中制导律是为一满足中，末制导段之间的交班条件，同时又能使中间段的剩余末速达到最大，通过各种仿真研究表明所提出的最优中制导律适合用于远距离制导的复合制导中。     

LQG最优制导规律在地空导弹中的应用

研究了基于线性二次型高斯（LQG）的中远程空空导弹最优制导规律,给出了有效导航比可变的LQG最优制导规律的简化形式,对有效导航比和比例系数进行了适当简化．为了实现LQG最优制导规律,提出了由LQG最优制导规律与卡尔曼滤波器相结合的最优制导／滤波系统．以中远程地空导弹为背景,对地空导弹的导引头回路、舵机回路、阻尼回路、加速度回路和滚动回路进行了理论分析．利用简易的控制系统设计方法标准系数法设计了加速度稳定回路和滚动稳定回路．