一种基于人工神经网络的飞行器轨迹快速生成方法

本发明公开一种基于人工神经网络的飞行器轨迹快速生成方法，可用于飞行器轨迹输入与输出之间的复杂关系建模，快速计算出飞行器轨迹。通过飞行器轨迹物理特性参数化表征，构建出飞行器特征参数输入量与飞行器轨迹输出量的训练样本数据集和测试样本数据集。利用训练样本数据集结合神经网络拟合方法建立飞行器轨迹输入量与输出量映射关系神经网络模型，同时样本数据集可根据需求持续扩容并再训练神经网络模型使之具有广泛适用性。测试样本数据集对训练后的神经网络模型进行有效性验证，经过验证的飞行器轨迹神经网络模型可快速在线生成轨迹。本发明基于数据驱动的人工神经网络建模方法解决了现有技术中存在的模型计算时效性长和泛化性弱的问题。