一种GRNN神经网络的高超声速飞行器轨迹预测方法

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在针对高超声速飞行器的拦截作战中,对其轨迹的准确预测是成功拦截的重要基础。基于对高超声速飞行器轨迹特性的分析,以广义回归神经网络GRNN(Generalized Regression Neural Network)理论为依据,对高超声速飞行器的轨迹预测进行研究。通过对轨迹误差产生的原因进行分析,针对高超声速飞行器提出了基于误差修正的GRNN轨迹预测算法。通过仿真验证了算法的有效性,研究结果表明,随着观测数据的增加,算法的误差范围逐步减小,误差修正的效果越来越好。
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