<title>A fuzzy-logic-based tracker for a homing guided missile</title>
Notice bibliographique
Résumé
The research conducted in the last decade in missile design has mainly focused in the area of guidance and control. Many researchers have designed interceptors with high performance; namely: ranging from the classical control to the knowledge based techniques. The homing guided missile flight simulation testbed has been developed and tested against different control systems. The missile aerodynamic model has been simulated based on NASA reports and the output aerodynamic coefficients have been compared and justified by the wind tunnel tests as well. The other missile modules have been simulated and compared to the real missile modules in terms of input/output experimental results. The guidance and control system has yield excellent performance against incoming and outgoing maneuvering targets falling within the missile's destruction zone. However, all the test scenarios assumed that the target information from the missile seeker (tracker) is exact and obtained from the observations without any major difficulty. In the case of high density clutter and false alarms as well as the low signal-to-noise-ratio (SNR) which may be due to the existence of flair, decoy or any other counter measure, the tracker accuracy plays an important role in the over all engagement scenario. In this paper, a fuzzy logic-based technique has been employed to improve the performance of the missile seeker at high density clutter and low SNR. The Interacting Multiple Model Fuzzy Data Association (IMM-FDA) has been employed to improve the missile-target intercept accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».