【气动学】基于matlab 演示尾椎法自导弹道

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🔥 内容介绍

尾椎法自导导弹是一种独特的制导方式，它利用目标尾部的热量或其他物理特征来进行制导。与传统的雷达制导和红外制导相比，尾椎法制导具有独特的优势和劣势，使其在特定场景下发挥着不可替代的作用。

尾椎法制导原理

尾椎法制导导弹通常装备有敏感的红外传感器，该传感器能够探测目标尾部排放的热量或其他物理特征，例如火焰、气流、发动机尾焰等。导弹内部的控制系统会将传感器捕捉到的信号进行分析，并根据目标的运动轨迹计算出最佳的攻击路线。

与传统的雷达制导和红外制导相比，尾椎法制导的优势在于其抗干扰性强，不易受到电子干扰的影响。由于其制导信号来自目标尾部，而目标尾部的特征相对稳定，不易受到环境因素的干扰，因此尾椎法制导导弹在面对复杂电磁环境时能够保持较高的命中精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 通信方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

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