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강태영 (인하대학교) 전하민 (인하대학교) 양하영 (인하대학교) 박종호 (아주대학교) 유창경 (인하대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제8호
발행연도
2023.8
수록면
599 - 606 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.23.0051

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Proportional navigation guidance (PNG) and impact angle control guidance (IACG) are generally used for terminal guidance of missiles. If the guidance law and parameter for a target are known, the future trajectory can be predicted using the position and velocity information obtained from radar. Therefore, estimating the guidance law and its parameter is important, and it should be rapidly determined because missile engagements occur very quickly. This paper proposes a real-time machine learning-based estimation model. The trajectory characteristics, velocity, line-of-sight (LOS) rate, and other variables under various flight conditions are analyzed. Then, critical variables for estimation are identified, and a learning model is designed based on these variables. To utilize the time series variable characteristics, a type of recurrent neural network (RNN) called Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) is used. Finally, the trained results are validated through numerical simulation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유도 법칙 및 파라미터에 따른 특성
Ⅲ. 학습 모델 설계 및 입/출력 정의
Ⅳ. 학습 결과 및 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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