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针对弹丸非线性轨迹预测问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)神经网络的混合轨迹预测模型。通过建立6自由度弹丸运动模型,并使用4阶龙格库塔法外弹道仿真,得到大量轨迹数据样本;提出CNN-LSTM神经网络的混合轨迹预测模型,并利用滑动窗口法和差分法构造输入输出的轨迹数据对,将预测问题转化为有监督的学习问题;将所提模型与LSTM神经网络模型、门控循环单元(GRU)神经网络模型和反向传播(BP)神经网络模型在同一数据集下进行仿真实验。研究结果表明,CNN-LSTM神经网络模型预测3 s后的平均累积预测误差在x轴方向约为14.83 m,y轴方向约为20.77 m,z轴方向约为0.75 m,且轨迹预测精度优于单一模型,为弹丸轨迹预测研究提供了一定的参考。 相似文献
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随着国防工业科技的不断发展,弹上导航制导技术的应用越来越广泛.为了实现对高旋弹的飞行控制,获取姿态信息是最为关键的步骤,而传统的利用IMU或地磁来解算姿态的方法,在滚转角结果上存在着较大误差且存在灵敏度不足的缺点.提出了一种使用补偿后的三轴地磁数据来解算姿态的方法,采用最小二乘与椭球拟合的方法对磁传感器进行温度标定与弹体系数标定,补偿了地磁数据的误差,并在此基础上研究了利用地磁信息解算弹体姿态的方法.实验结果表明,所提出的方法在易于工程实现的同时,采集的地磁数据相比于国际地磁标准减小了近20%的误差,在姿态的解算上可以减小14.21%的误差,在滚转角解算上提高了30.72%的精度. 相似文献
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