一种基于深度神经网络的智能制导律及其预测方法

本发明属于制导技术领域，涉及一种基于深度神经网络的智能制导律及其预测方法，所述智能制导律包括目标机动分支预测模型和预测制导点计算模型以及深度神经网络模型，其中，由目标机动分支预测模型预测目标机动弹道数据，由预测制导点计算模型根据目标机动弹道数据计算制导点，由深度神经网络模型根据制导点计算制导控制量；通过数据驱动的方式对目标机动进行预测，从而在小数据样本下能提前预测某一类特定弹道，根据弹道计算出预测拦截点；同时采用深度神经网络，可以通过大量的训练数据学习到预测拦截点机动的变化场景和最优的制导路径，确保拦截导弹能适应动态、复杂拦截场景，进而提高拦截导弹的拦截性能。