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智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。 相似文献
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针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。 相似文献
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