基于神经网络的鲁棒制导律设计

摘要

基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计.建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题.采用伴随BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为2个神经网络的学习问题,训练后的2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性.