一种面向导弹惯导系统半实物仿真数据的混合深度学习方法

一种面向导弹惯导系统半实物仿真数据的混合深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取惯导系统的半实物数据，并对获取的数据进行噪声去除；S2、基于数据处理后的惯导半实物数据及惯导特征，进行模型构建，得到智能混合惯导模型；S3、对智能混合惯导模型进行模型训练，得到训练好的权重并进行评估；S4、基于训练好的智能混合惯导模型和待预测的惯导半实物数据进行仿真测试，获得智能混合惯导模型预测结果；S5、基于预测结果，进行模型精度分析。智能混合惯导模型替代半实物仿真惯导模型，可节省半实物仿真的时间成本与器件耗材，显著提高了运算速度和测试效率，可在多种环境下推进导弹的制导律测试流程。