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针对现有空空导弹攻击效果评价方法局限于运动学方程的问题,借鉴能量机动理论,提出从能量角度评价导弹攻击效果的方法。现有方法没有考虑过载与能量消耗的关系,基于此提出机动强度来描述一段时间内飞行器的能量消耗,推导出导弹与目标机动强度的对应关系,并以此对导弹攻击效果进行评价。同时为了体现不同机动强度对飞机的后续影响,又提出机动潜力用以评价剩余机动能力。仿真算例验证了评价指标的有效性。研究结果表明,机动强度可以弥补现有评价理论在能量方面的缺失,有利于进一步提升空空导弹攻击效能评估的准确性。 相似文献
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为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。 相似文献