發(fā)布時間：2022-12-17 18:09

　　現(xiàn)代軍事戰(zhàn)爭中,各軍事大國的飛行器基本都具備了超聲速和隱身的能力,臨近空間高超聲速飛行器擁有極高的飛行高度和極快的飛行速度,憑借這兩個優(yōu)勢它迅速成為世界各大軍事強(qiáng)國關(guān)注和爭奪的新高地。目前,各軍事大國均已有了自己的高超聲速飛行器計劃,有些國家已經(jīng)成功試飛多次。我國作為防御性大國,對臨近空間高超聲速飛行器的跟蹤預(yù)報的需求也迫在眉睫。近些年來,隨著人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的興起,越來越多的領(lǐng)域開始融入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等各類人工智能技術(shù),這其中以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在近些年發(fā)展尤為迅速。本文以美國高超聲速飛行器HTV-2的跟蹤預(yù)報為背景,研究并設(shè)計了基于卡爾曼濾波器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型,實現(xiàn)對HTV-2的跟蹤和預(yù)報功能。本文首先以HTV-2的跟蹤問題作為切入點(diǎn),對HTV-2進(jìn)行運(yùn)動分析,給出了系統(tǒng)的狀態(tài)方程,設(shè)計實現(xiàn)了擴(kuò)展卡爾曼濾波器。其次,在目標(biāo)的預(yù)報階段,提出使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對狀態(tài)變量進(jìn)行建模的需求。在濾波問題的基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論了解決預(yù)測狀態(tài)變量問題的多種設(shè)計方案。本文還依照彈道預(yù)報的需求,對標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做出修改,使之可以更高效準(zhǔn)確的預(yù)測狀態(tài)變量。再次,為了解決彈道的跟蹤預(yù)報問... 

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源及研究的目的和意義
        1.1.1 課題的來源
        1.1.2 課題研究的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外對臨近空間飛行器及其預(yù)報的研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高超聲速飛行器跟蹤預(yù)報的國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時序預(yù)測領(lǐng)域應(yīng)用及研究概況
        1.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概述
        1.3.2 時序預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其發(fā)展概況
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 坐標(biāo)系的定義及卡爾曼濾波器的設(shè)計
    2.1 引言
    2.2 坐標(biāo)系的定義及其之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系
        2.2.1 坐標(biāo)系的定義
        2.2.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系
    2.3 HTV-2運(yùn)動分析
    2.4 HTV-2跟蹤濾波器設(shè)計
    2.5 本章小結(jié)
第3章 卡爾曼濾波器狀態(tài)變量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 利用卡爾曼濾波器預(yù)報HTV-2彈道
    3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型的選擇
        3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.3 本研究所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案
    3.4 本章小結(jié)
第4章 卡爾曼濾波器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組合方案
    4.1 引言
    4.2 卡爾曼濾波器和標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方案
    4.3 卡爾曼濾波器和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方案
        4.3.1 RNN在線預(yù)訓(xùn)練的實現(xiàn)
        4.3.2 卡爾曼濾波器與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方案
        4.3.3 RNN與 GRNN融合預(yù)測狀態(tài)變量
    4.4 本章小結(jié)
第5章 仿真實驗
    5.1 引言
    5.2 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合狀態(tài)變量的彈道預(yù)報
        5.2.1 仿真條件及模型參數(shù)初值
        5.2.2 仿真結(jié)果
    5.3 RNN擬合狀態(tài)變量的彈道預(yù)報
        5.3.1 仿真條件及模型初始參數(shù)
        5.3.2 卡爾曼濾波與RNN組合模型仿真結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與分析[J]. 祝凌云.  科技傳播. 2019(12)
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[6]基于知識成熟度的動態(tài)正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法[J]. 鄧青,程建軍,王輝,鄧林.  電子測量與儀器學(xué)報. 2018(02)
[7]攔截導(dǎo)彈的制導(dǎo)律辨識與彈道預(yù)報[J]. 胡志恒,周荻,鄒昕光.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(03)
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[10]一種GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高超聲速飛行器軌跡預(yù)測方法[J]. 楊彬,賀正洪.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2015(07)



本文編號：3720400