基于模糊RBF网络的自适应变结构制导律设计

针对空中高速、大机动目标的拦截问题,传统的滑模变结构制导律虽然对外界干扰和参数摄动具有较好的鲁棒性,但是存在视线角速率抖振及参数不易确定等缺点.对此,在变结构控制理论的基础上,提出了三维自适应变结构制导律,将目标加速度视为外界干扰,设计了一种快速趋近律,并利用模糊RBF网络的高效自学习能力对变结构项的增益进行了在线自适应调节.仿真结果表明,该制导律能够有效削弱系统抖振,提高制导精度,并对拦截大机动目标具有很强的自适应性.     

基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法

针对无人机精确投放引导问题，本文提出基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法，分别建立基于马尔可夫决策过程的引导机动决策模型、引导机动评估模型等，并设计基于迁移学习和课程学习的引导机动策略训练方法，拟合基于深度学习的引导机动策略和评估网络，最后开展仿真训练和验证试验。仿真结果表明，该算法实现了无人机在任意姿态和位置条件下，能够自主规避区域威胁并自主引导至目标投放点，成功完成投放瞄准任务，有效地提升了无人机投放引导机动控制的自主性。