基于神经网络的实时滚动追逃博弈导弹制导律

摘要：

针对导弹实时滚动追逃博弈对抗双方制导律求解问题,设置了若干组对抗双方初始状态,采用分解正交配置法分别离线求解双边开环最优控制,并组成神经网络训练数据集.基于数据集将所有短周期初始和终止时刻对抗双方的状态和控制变量作为输入和输出,采用反向传播(back propagation ,BP)算法训练神经网络.然后分别在简单、复杂和不确定环境下,基于滚动时域优化框架使用BP神经网络估计短优化周期内双边开环最优控制,反馈更新对抗双方状态并重复上述过程,进而实时滚动求解导弹追逃博弈双边闭环最优控制.最后将上述方法和直接法得到的优化结果进行比较,捕捉点位置和博弈时间最大误差分别为0 .554% 和0 .097%,两种方法的优化结果吻合较好.同时本文方法计算耗时明显下降,有效提高了导弹滚动追逃博弈制导律求解的实时性.

关键词：神经网络、追逃博弈、导弹制导律、滚动时域优化

所属期刊栏目：41

分类号：V 249.121

资助基金：国家自然科学基金61773341;国家重点实验室自主课题ICT1804;航天一院高校创新联合基金CAL T201603;装备预先研究项目30506030302资助课题

在线出版日期：2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1597-1605