基于神经网络算法的弹道预测方法研究(4)_毕业论文

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基于神经网络算法的弹道预测方法研究(4)

2 弹丸质心运动方程

2.1 仿真条件

本文因涉及仿真计算模拟,故将仿真计算软硬件环境予以说明。

2.1.1 软硬件环境

本文仿真计算采用个人笔记本计算机进行,采用英特尔酷睿 i3 处理器,2.27GHz主频。软件采用Matlab R2012b,神经网络模拟采用Matlab神经网络工具箱8.0版本。

2.1.2 数据来源与预测模式源.自/优尔·论\文'网·www.youerw.com/

本文采用弹丸质心运动方程组数值积分产生不同初始条件的弹道数据,作为网络运行的基础数据。使用1000m/s初速作为标准弹道,995m/s初速作为实际弹道,以模拟带初始扰动的弹道预测。后文中x方向统一为射击方向,代表弹丸射程;y方向为垂直方向,代表弹丸飞行高度。人工神经网络的学习数据使用弹丸在50s至80s时,实际弹道与标准弹道在x、y两个方向上的位置差值,预测结果为弹丸在85s至90s时,实际弹道与标准弹道在x、y两个方向上的位置差值,数据均按时间序列输入输出。x的计算误差是射程的预测偏差加上标准弹道位置所得的计算弹道位置与实际弹道位置求差值比上弹丸射程,y的计算误差是高度的预测偏差加上标准弹道位置所得的计算弹道位置与实际弹道位置求差值比上弹丸射高。

该预测模型可理解为已知弹丸标准弹道及获取的部分当前飞行数据,对未知弹道进行预测。飞行数据可以是类似弹道修正弹实时获取的数据,也可以是观测弹丸的部分雷达遥测数据。其目的就是根据部分弹道数据和标准弹道对未知弹道进行预测。

2.2 弹丸质心运动方程组

本文采用外弹道基本假设条件下的弹丸质心运动方程组。该方程组以时间 为自变量,采用直角坐标形式。

(责任编辑:qin)