基于新特征参数的再入滑翔飞行器机动模式智能辨识
贺杨超
李炯
邵雷
周池军
张锦林
空军工程大学防空反导学院,西安,710038
摘要：再入滑翔飞行器的机动模式辨识问题是拦截方实现对其轨迹预测的关键.提出了一组与飞行器轨迹机动特点贴合的特征参数,根据构建的RGV机动模式轨迹库,搭建了 LSTM深度学习神经网络,实现了对RGV机动模式的智能辨识.与传统模式辨识方法和其他典型特征参数的辨识网络进行对比,结果显示文中所提特征参数在LSTM机动模式辨识网络训练中具有收敛速度快、辨识精度高和鲁棒性好的特点.
关键词：再入滑翔飞行器特征参数机动模式智能辨识
分类号：V448.235(航天仪表、航天器设备、航天器制导与控制)
资助基金：国家自然科学基金(62173339)
论文发表日期：2024-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 32-38 )
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