一种基于最小代价准则的再入滑翔飞行器轨迹预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于最小代价准则的再入滑翔飞行器轨迹预测方法
申请号:CN202411683645
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119902539B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于最小代价准则的再入滑翔飞行器轨迹预测方法,涉及再入滑翔飞行器轨迹预测技术领域。本发明通过划分目标制导任务,构建任务匹配的时变参数预测模型集,减少了侧向参数模型的冗余,保证了预测算法的快速实现;综合考虑目标的机动能力、制导意图和战场态势,提出了一种具备自适应代价系数的意图代价函数,提高了制导意图代价估计的准确性;基于贝叶斯理论和最小代价准则推断了目标的攻击意图和参数模型,减少了预测过程中的误差累积。
技术关键词
滑翔飞行器 轨迹预测方法 意图 参数 偏角 UKF滤波算法 轨迹预测技术 走廊 偏差 圆心 符号 表达式 定义 速度 关系 采样点 规划
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种用于船舶装置虚拟训练的建模系统
人机交互信号 船舶装置 指令 建模系统 编辑
2
一种基于多面体型材的抓手设计方法及系统
多面体 框架 参数 训练样本集 深度学习算法
3
基于大语言模型与知识图谱的目标识别系统及方法
大语言模型 识别系统 特征提取模块 图谱 数据采集模块
4
一种基于跨域特征表示和语义分割指导的水下图像增强方法
图像增强网络 水下图像增强方法 语义分割模型 图像特征提取模型 样本
5
面向边缘云的分布式模型训练时间评估方法及装置
深度学习模型 分布式模型 阶段 最小化误差 误差函数
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号