：“一种基于神经网络的中制导改进算法”
：针对地球扁率影响下的大气层外导弹中段制导问题，提出了一种基于BP神经网络的模型预测改进算法，创新性地利用轨道偏差解析解来构造训练样本集。
：神经网络，深度学习，机器学习，数据建模，专业指导
【正文】：
在导弹制导领域，中段制导是确保导弹精确击中目标的关键环节。传统的中段制导算法通常依赖于牛顿运动定律和摄动理论，但在地球扁率等复杂环境因素的影响下，这些方法可能会遇到计算效率和精度的问题。针对这一挑战，本文提出了一种新颖的解决方案——基于BP神经网络的中制导改进算法。
文章采用极点变换方法将导弹受到的J2项摄动引力优化分解为与运动轨迹相关的扰动函数。这种方法可以更有效地处理地球形状对导弹飞行轨迹的影响，简化了计算过程。
通过偏差状态空间的转移矩阵，建立了导弹在J2项摄动作用下的轨道偏差公式。这一步骤有助于理解导弹在不同环境条件下的动态行为，并为后续的神经网络训练提供了基础。
接下来，利用上述轨道偏差公式构造了一个广泛的训练样本集，这些样本涵盖了可能的飞行状况。样本集的广度确保了神经网络模型能够捕捉到各种复杂情况下的导弹行为。通过BP神经网络的学习能力，模型能够学习到这些样本中的模式并预测虚拟目标信息，从而计算出中段制导所需的增益速度矢量。
BP神经网络的优势在于其强大的非线性拟合能力和泛化性能，使得模型不仅全面而且精确。此外，由于神经网络可以预先离线训练，这大大缩短了实时制导中的计算时间，满足了实时性和精度的双重需求。
与传统的Lambert迭代补偿修正方法相比，改进型的BP神经网络补偿算法在保证计算速度的同时，也保持了高精度，具有显著的工程实用性。这种方法减少了对大规模数值积分运算的依赖，提高了计算效率，降低了计算复杂性。
这种基于神经网络的中制导改进算法为解决地球扁率影响下的导弹中段制导问题提供了一种有效途径。它结合了数学模型与机器学习技术，展示了神经网络在复杂系统控制问题中的潜力。该研究对于提升导弹系统的制导性能，特别是在应对复杂环境因素时的适应性和准确性，具有重要的理论和实践意义。
