摘要： 针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性.三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性.
吴浩； 杨业. 基于RCMAC网络的动态逆再入制导方法研究[J]. 空间控制技术与应用, 2011, 37(4): 49-53.
Wu-Hao-； Yang-Ye. Dynamic Inversion Reentry Guidance Based on RCMAC Network[J]. , 2011, 37(4): 49-53.
