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基于气动力加速度估计的高超声速滑翔飞行器智能轨迹预测
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作者 余明骏 张佳梁 +2 位作者 沈海东 刘燕斌 陈金宝 《兵工学报》 北大核心 2025年第6期306-318,共13页
临近空间高超声速滑翔飞行器(Hypersonic Gliding Vehicle,HGV)具有高速、高机动特性以及超强的突防能力,对现有防御系统造成严重威胁。针对临近空间高机动目标拦截任务中跟踪预测难的问题,提出一种基于气动力加速度估计的HGV智能轨迹... 临近空间高超声速滑翔飞行器(Hypersonic Gliding Vehicle,HGV)具有高速、高机动特性以及超强的突防能力,对现有防御系统造成严重威胁。针对临近空间高机动目标拦截任务中跟踪预测难的问题,提出一种基于气动力加速度估计的HGV智能轨迹预测方法。根据HGV目标运动模型,分析其机动模式和气动力变化规律,选定气动升力加速度、气动阻力加速度和倾侧角控制量3个参数作为轨迹预测参数,替代目标运动模型中的未知项。建立基于气动加速度估计的动力学跟踪模型,利用雷达量测数据和无迹卡尔曼滤波实现预测参数的实时跟踪估计,并以此为输入构建长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络训练模型,对预测参数的变化规律与时序关系进行在线学习。利用训练完备的LSTM预测网络迭代预测目标未来时刻的气动加速度,结合运动方程数值积分外推,实现目标轨迹在线预测。数值仿真结果表明,新方法能有效预测非合作HGV目标轨迹,预测精度高、稳定性好。 展开更多
关键词 高超声速滑翔飞行器 气动加速度估计 跟踪滤波 长短时记忆网络 轨迹预测
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