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基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究
深度卷积神经网络 多飞行器协同 构型保持 智能-校正
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2021/3/12
基于深度卷积神经网络设计了“智能-校正”算法以快速生成制导指令；深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络（ResNet）组合成的一个19层深度神经网络，飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵，通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°；之后针对飞行器运动存在制导指令泛化误差累积的问题又设计了校正环节；最后经多组仿真证明了“智能-校正”算法兼顾了...
航天器捷联惯组基座构型设计
捷联惯组 惯组基座 动态特性 构型
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2018/3/28
从捷联惯组基座的设计约束分析出发，基于二自由度模型对影响捷联惯组基座动态特性的构型因素进行了讨论，给出了设计准则，通过对五种典型惯组基座构型的计算和对比分析，验证了设计准则。