基于BP神经网络预测航程的再入预测-校正制导方法

摘要

本发明属于飞行器制导技术领域，涉及一种基于BP神经网络预测航程的再入预测‑校正制导方法。本发明首先通过数据需求分析，确定建立神经网络模型需要的输入输出，在此基础上对数据进行扩维，得到训练数据，使用训练数据训练剩余航程预测的神经网络模型，将模型应用于预测‑校正算法中。相比传统的数值预测‑校正算法，本发明的方法能够在基本保证原有精度的同时将算法运行效率提升十倍以上，同时还具有绝对收敛的特性，极大提升了制导算法的稳定性和在线性能，具有广阔应用前景。