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摘要：本发明公开了一种基于深度网络优化的三维自适应多弹协同制导方法，包括以下步骤：步骤一，三维协同制导模型的建立；步骤二，多弹协同制导律的设计；步骤三，多弹协同制导律参数的优化；本发明构建了基于深度网络的弹群协同训练和测试框架，通过引入深度神经网络，基于智能体与环境的交互学习机制，实现在给定参数范围内的制导参数自主选择，有效增强了弹群协同制导效果，避免了现有技术中协同制导算法模型依赖性强、参数选择困难等问题，通过调节各飞行器的飞行时间，实现同时或依次攻击，提高对三维目标的打击概率，形成具有自主决策能力的智能化弹群协同制导方法，进而弥补传统方法的缺陷，提高飞行器集群自主协同和打击能力。
主权项：1.一种基于深度网络优化的三维自适应多弹协同制导方法，包括以下步骤：步骤一，三维协同制导模型的建立；步骤二，多弹协同制导律的设计；步骤三，多弹协同制导律参数的优化；其特征在于：其中在上述步骤一中，建立弹群相对于固定目标的弹-目相对运动学模型，分析剩余飞行时间对协同制导效果的影响，构建三维协同制导模型；其中在上述步骤二中，基于有限时间一致性理论，在经典协同比例导引律的基础上，设计适用于固定目标的有限时间多弹协同制导律；其中在上述步骤三中，基于深度网络实现步骤二中得到的多弹协同制导律的比例导引系数自适应调节，以此对协同制导剩余飞行时间一致性误差进行优化。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于深度网络优化的三维自适应多弹协同制导方法
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