[發明專利]基于BP神經網絡預測航程的再入預測-校正制導方法

有效

• 申請號: 202010617895.9
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111813146B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 章吉力;劉凱;王永圣;樊雅卓;周寧;尹中杰;李家鑫;董哲;金澤宇
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 隋秀文;溫福雪

1.一種基于BP神經網絡預測航程的再入預測-校正制導方法，包括縱向制導和橫側向制導，其特征在于，具體如下：

(1)基于BP神經網絡預測航程的縱向制導

(1.1)縱向制導流程

縱向制導包括預測環節和校正環節；預測環節用歐拉積分計算預測剩余航程S_p，校正環節迭代傾側角指令具體流程為：

(1.1.0)起飛前，預設終端目標信息，包括終端能量和終端經緯度；

(1.1.1)飛行過程中，從傳感器和控制器獲得當前點的狀態值與控制指令，包括地心距r、速度V、飛行器在地表投影點的經度λ、飛行器在地表投影點的緯度φ、彈道傾角γ、彈道偏角ψ、傾側角σ；

(1.1.2)基于當前狀態計算實際地面航程S；

(1.1.3)以當前狀態傾側角作為迭代初始值賦給利用BP神經網絡模型計算S_p；

(1.1.4)計算目標函數

(1.1.5)通過迭代格式更新傾側角值，a是系數因子；

(1.1.6)重復(1.1.3)～(1.1.5)，直至目標函數f的值小于預設誤差限；

(1.1.7)判斷是否在約束范圍(σ_min,σ_max)內；若在約束范圍內，則以此時的作為傾側角幅值指令，若不在約束范圍內，則以σ_min或σ_max作為傾側角幅值指令；縱向制導結束；

其中，所述的BP神經網絡模型的建立與訓練方法具體如下：

(a)輸入數據選定

飛行器的數學模型：

式中：V是速度，γ是彈道傾角，ψ是彈道偏角；r是地心距，表示飛行器到地心的距離；λ是飛行器在地表投影點的經度，φ是飛行器在地表投影點的緯度；g是重力加速度，其中g₀＝9.8067m/s²，m是飛行器的質量，ω_e是地球自轉的角速度；σ是傾側角，D是阻力，L是升力；

對于待訓練的神經網絡模型，影響其輸出預測剩余航程S_p的變量包括地心距r、速度V、飛行器在地表投影點的經度λ、飛行器在地表投影點的緯度φ、彈道傾角γ、彈道偏角ψ、傾側角σ；因此，初步選擇的輸入變量為地心距r、速度V、飛行器在地表投影點的經度λ、飛行器在地表投影點的緯度φ、彈道傾角γ、彈道偏角ψ、傾側角σ；

(b)輸入輸出影響特性分析與輸入數據生成

考慮到不同飛行階段輸入輸出特性不同，需要選擇具有代表性的采樣數據點，若在一段飛行過程中，飛行器最大速度為V_max，則取飛行速度為V_max，V_max/2，V_max/5的狀態點，分別對應飛行過程的高速、中速、低速狀態特征；

分析輸入輸出影響特性的流程為：

(b.1)選擇采樣數據點；

(b.2)確定擴充的幅值和間隔，對步驟(b.1)中選取的數據點的第一個維度輸入進行擴充，得到一組擴充數據；切換擴充的輸入維度，直至得到所有維度的輸入的擴充數據；

(b.3)把步驟(b.2)得到的擴充數據作為輸入，用歐拉積分法計算輸入對應的輸出；

(b.4)更換采樣數據點，重復步驟(b.2)和(b.3)的擴充步驟，則得到H-S_p，V-S_p，λ-S_p，φ-S_p，γ-S_p，ψ-S_p，σ-S_p的單個輸入對輸出值的影響關系；

(b.5)通過(b.1)～(b.4)影響關系分析，對由地心距r、速度V、飛行器在地表投影點的經度λ、飛行器在地表投影點的緯度φ、彈道傾角γ、彈道偏角ψ、傾側角σ構成的狀態集進行擴充；并依據輸入對輸出的影響關系，對應采取三類不同的擴充策略：

無影響：即X-S_p圖像呈與x軸平行的水平直線；則把該輸入直接刪去，X表示狀態；

線性影響：即X-S_p圖像呈傾斜直線；則進行三點擴充；

非線性影響：根據非線性程度選擇擴充方式；

N點擴充：指擴充后的數據點個數；對于N點擴充，若擴充幅值為A，則N點擴充的擴充間隔為A/(N-2)；

(b.6)對所有線性影響和非線性影響的狀態使用N點擴充，得到擴維輸入矩陣；

(c)訓練數據的生成與神經網絡模型的訓練

在步驟(b.6)中得到擴維輸入矩陣后，以矩陣中的每個狀態向量作為輸入，應用歐拉積分法計算輸出值，將狀態向量對應的輸出值存儲為輸出向量，最后，把輸入矩陣和輸出向量合并，得到訓練數據矩陣；

(2)橫側向制導

橫側向制導的目標是基于橫程Z確定傾側角的符號；橫側向制導的橫程Z＝arcsin(sinΩsinΔψ)，式中：Ω是實際地面航程S對應的地心角，Δψ＝ψ_s-ψ是航向偏差，為速度和待飛位移的夾角；

飛行過程中，要求橫程值位于限幅之間：

其中k₁和k₂為可調參數；

傾側角的符號確定方式為：