基于GRU的敌方拦截弹制导律快速辨识方法

针对拦截弹制导律辨识问题，基于门循环单元(GRU)神经网络提出了一种制导律辨识方法。首先，构建了三维空间下的拦截弹-我方飞行器相对运动模型，并假设拦截弹采用经典的比例导引(PN)制导律或增强比例导引(APN)制导律。由相对运动模型提取数据，构成训练样本集和测试样本集，样本输入为敌我双方运动学信息，标签为敌方拦截弹对应的制导律。其次，建立了包含三层隐含层的GRU网络模型，采用基于Adam算法的反向传播对网络进行训练，探究了样本时间跨度等因素对辨识准确度的影响。最后，通过数学仿真对网络参数进行了优化，并在多种条件下进行了仿真验证。结果表明，相比其他网络结构而言，所提方法采用GRU拥有良好的抗噪能力和辨识精度；同时，相比于基于卡尔曼滤波器的制导律辨识模型，所提方法能够大幅减少辨识所需时间。

Fast guidance law identification approach for incoming missile based on GRU network