基于回归网络的非线性外弹道弹着点预报仿真研究  

The Study of Nonlinear Ballistic Trajectory System Estimation Based on Recursion Networks

作　　者：马野[1] 戴耀[1] 李楠[1] 

机构地区：[1]海军大连舰艇学院自控教研室,辽宁大连116018

出　　处：《计算机仿真》2003年第3期9-11,共3页Computer Simulation

摘　　要：该文介绍了内回归神经网络逼近非线性ARMA模型、用于时间序列预测的可行性。提出了一种基于回归神经网络及弹道机理模型对非线性弹道系统进行预测的方法。此方法通过观测弹丸飞行轨迹 ,采用混合模型预测弹道的误差规律 ,估计弹着点 ,利用MATLAB进行仿真 ,结果表明 。This paper introduces the feasibility of inner recursion networks using in non-linear ARMA model approaching and time series forecasting. Proposes a method based on recursion networks for the estimation of non-linear ballistic trajectory processes. Via the detected climbing trajectory, uses hybrid model to forecast the error rule of ballistic trajectory, and estimates the point of fall in the end. Simulated by MATLAB, the results show that the proposed method is effective.

关 键 词：回归网络 非线性 外弹道 弹着点 预报 仿真 弹道方程 神经网络 

分 类 号：TJ012.3[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]