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复合制导末制导律优化方法研究
论文标题：复合制导末制导律优化方法研究
摘要：复合制导系统是一种将多种制导方法结合起来的导航系统，可以提高导弹的制导精度和命中率。而制导律的优化是复合制导系统中的关键问题之一。本论文针对复合制导末制导律的优化方法进行研究，探讨如何通过综合利用多种制导律优化方法，以提高导弹的终端制导精度和命中率。
关键词：复合制导系统；终端制导；制导律优化；命中率
1.引言
复合制导系统是一种将多种制导方法结合起来的导航系统，通过综合利用不同的制导律，在不同的飞行阶段提供更好的导引效果。其中，终端制导阶段对于导弹的命中率至关重要。制导律的优化是终端制导过程中需要解决的一个关键问题。
2.复合制导末制导律的研究现状
目前，关于复合制导末制导律的研究主要集中在以下几个方面：
2.1终端制导律模型的建立
终端制导律模型是复合制导末制导律优化的基础，准确的模型可以提高制导精度。目前，已有的模型中主要包括线性模型、非线性模型和神经网络模型等。研究者通过对实际导弹试验数据进行拟合和训练，得到了较为准确的终端制导律模型。
2.2制导律优化方法的研究
制导律优化方法是提高终端制导精度的关键所在。常见的优化方法有基于优化算法的方法、模型预测控制方法以及增量式学习方法等。这些方法可以通过对制导律参数的调整和优化，提高制导系统的性能。
3.复合制导末制导律优化方法研究
3.1基于遗传算法的制导律优化
遗传算法是一种模拟进化的优化算法，通过模拟生物进化的过程，搜索最优解。在复合制导末制导律优化中，可以通过遗传算法对制导律参数进行搜索和优化，以减小残差，提高制导精度。
3.2基于模型预测控制的制导律优化
模型预测控制方法是一种基于模型的优化方法，通过对当前状态和遥测数据进行预测，计算出最优的控制量，实现最优控制。在复合制导末制导律优化中，可以通过建立终端制导律模型，利用模型预测控制方法进行优化，从而提高制导系统的性能。
3.3基于增量式学习的制导律优化
增量式学习方法是一种能够逐步更新参数的学习方法，可以不断逼近最优解。在复合制导末制导律优化中，可以利用增量式学习方法对制导律参数进行调整和优化，不断提高制导精度。
4.实验与结果分析
通过对不同优化方法的实验与结果分析，可以得出以下结论：
4.1遗传算法能够快速寻找到较优的制导律参数，但收敛速度较慢；
4.2模型预测控制方法能够根据实时的遥测数据进行预测更新，提高制导精度；
4.3增量式学习方法在迭代过程中能够逐步逼近最优解，但需要更多的计算资源。
5.结论与展望
本论文通过研究复合制导末制导律优化方法，探讨了综合利用多种制导律优化方法的可行性，以提高导弹的终端制导精度和命中率。在实验分析中，不同优化方法的优缺点得到了总结和分析。未来的研究可以继续深化制导律优化方法的研究，进一步提高复合制导系统的性能。
参考文献：
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