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摘要：本发明属于飞行器测控领域，具体涉及一种基于BP神经网络的靶标测控布站方法，用于解决传统靶标测控布站方法存在布站点位选取缺乏工程化方法，导致效果不稳定，以及多个布站点位性能反复比对耗时耗力，需要长时间迭代，效率低下的不足之处。该基于BP神经网络的靶标测控布站方法，通过建立标准化的训练样本数据集和统一的评估标准，可以系统地分析和选择布站点位，确保布站点位选取的稳定性和一致性；通过自动化的数据处理和模型训练，能够快速处理和分析大量数据，大幅减少人工操作，提高效率。
主权项：1.一种基于BP神经网络的靶标测控布站方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立训练样本数据集，所述训练样本数据集包括多个训练样本，每个训练样本包括输入数据和输出数据，输入数据为布站点位及其n个影响因素的实际值I1～In，输出数据为布站点位的总分S，n取值为9；所述n个影响因素分别为布站点位与靶标飞行弹道之间最大距离、布站点位对靶标飞行弹道的最小跟踪速度、地面测控天线最小覆盖范围、遥测信道裕度最小值、遥控信道裕度最小值、地面测控天线俯仰角第一次超过1°阈值时刻、测控信号稳定跟踪时间占比、前30s地面测控天线俯仰角角速率最大值以及布站点位与任务人员出发点之间的距离；所述总分S表示如下： 其中，i为第i个影响因素，Ki、Pi分别为第i个影响因素的权重系数和初始评分；Pi根据第i个影响因素的实际值Ii与对应的阈值对比得到；步骤2、基于步骤1得到的训练样本数据集，建立并训练BP神经网络；步骤3、建立待预测样本数据集并进行归一化处理，所述待预测样本数据集包括多个待预测样本，每个待预测样本包括布站点位及其n个影响因素的实际值I1～In；步骤4、使用步骤2得到的BP神经网络对步骤3得到的多个待预测样本进行靶标测控布站，选择总分最高的布站点位为最优布站点位，完成靶标测控布站。
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百度查询： 西安航天动力研究所 一种基于BP神经网络的靶标测控布站方法
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