一种基于RBF神经网络增益调节的三维鲁棒导引律设计

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针对导弹-目标相对运动三维非线性模型,采用满足输入-状态稳定性理论的非线性导弹导引律,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络动态调节自主学习能力,得到一种能根据视线角速度变化情况动态调节非线性导引律增益的控制律,可以避免因增益固定而目标机动性大引起脱靶量增大的情况.该导引律在目标做多种机动时也能对其进行跟踪和有效拦截.仿真结果表明,该控制律具有良好的自适应能力且便于实现.
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