現(xiàn)代軍事戰(zhàn)爭(zhēng)中,各軍事大國(guó)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(gè)優(yōu)勢(shì)它迅速成為世界各大軍事強(qiáng)國(guó)關(guān)注和爭(zhēng)奪的新高地。目前,各軍事大國(guó)均已有了自己的高超聲速飛行器計(jì)劃,有些國(guó)家已經(jīng)成功試飛多次。我國(guó)作為防御性大國(guó),對(duì)臨近空間高超聲速飛行器的跟蹤預(yù)報(bào)的需求也迫在眉睫。近些年來,隨著人工智能技術(shù)和計(jì)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(guó)高超聲速飛行器HTV-2的跟蹤預(yù)報(bào)為背景,研究并設(shè)計(jì)了基于卡爾曼濾波器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)HTV-2的跟蹤和預(yù)報(bào)功能。本文首先以HTV-2的跟蹤問題作為切入點(diǎn),對(duì)HTV-2進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析,給出了系統(tǒng)的狀態(tài)方程,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了擴(kuò)展卡爾曼濾波器。其次,在目標(biāo)的預(yù)報(bào)階段,提出使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)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(cè)狀態(tài)變量問題的多種設(shè)計(jì)方案。本文還依照彈道預(yù)報(bào)的需求,對(duì)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(cè)狀態(tài)變量。再次,為了解決彈道的跟蹤預(yù)報(bào)問... 

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外對(duì)臨近空間飛行器及其預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高超聲速飛行器跟蹤預(yù)報(bào)的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)序預(yù)測(cè)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(shí)序預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其發(fā)展概況
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 坐標(biāo)系的定義及卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)
    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(dòng)分析
    2.4 HTV-2跟蹤濾波器設(shè)計(jì)
    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(shí)序預(yù)測(cè)
    3.1 引言
    3.2 利用卡爾曼濾波器預(yù)報(bào)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(shí)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(cè)狀態(tài)變量
    4.4 本章小結(jié)
第5章 仿真實(shí)驗(yàn)
    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(bào)
        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(bào)
        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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本文編號(hào)：3720400