基于神经网络补偿的线性弹道落点预报方法

针对线性化法预报弹丸落点存在侧向速度、角速度计算复杂和适用范围小的问题,提出了基于神经网络补偿的线性弹道落点预报方法。该方法在线性假设下,对刚体六自由度弹道进行线性化处理,得到线性弹道模型;将弹丸的圆周运动方程组视为线性定常系统,利用系统的解得到圆周运动的解析式,并利用梯形近似法处理其他参数的导数,得到基于线性弹道的落点预报解析式;然后利用神经网络理论设计了补偿项,不仅解决了线性化法适用范围小的问题,还提高了线性弹道预报落点精度。数值仿真测试结果表明,该方法预报弹丸射程和横偏的最大误差分别约为4m和7m,预报落点时间约0.024ms,比解算6D弹道的时间少了1.451s。因此,该方法可为快速精确预报弹丸落点提供理论参考。