이 논문에서는 포탄의 정밀도 향상을 위한 새로운 유도기법을 제안한다. 미사일 연구에서 널리 사용되고 있는 비례항법 유도기법은 몇 가지의 문제점 때문에 포탄에 적용하기는 힘들다. 비행 중 발생하는 시선각의 변화 때문에 탄착 오차가 없는 경우에도 가속도 명령을 생성하며, 가속도 명령에 의해 만들어지는 비행경로 또한 포탄에 적용이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표적과 포탄의 탄착점 오차를 이용하여 유도 기법을 구성하였다. 기본 구성은 비례항법 유도기법과 유사하지만 시선각 변화 대신 경로 수정각을 사용한다. 경로 수정각은 현재 속도와 표적을 향하는 속도의 사이각이며 탄착점 오차로 추정할 수 있다. 탄착점 예측 속도와 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 사용하였으며 비례항법 유도기법 결과와 비교하여 이 유도 기법의 적합성을 검증하였다.
This paper proposes a new guidance law for increasing the lethality of munitions. The well known PNG (Proportional Navigation Guidance) is inadequate for the munitions because of some weaknesses. Even if the munition does not have the impact point error, the acceleration command is non zero because the line-of-sight changes at all times in flight. Therefore, we use a difference between a target and an impact point. This proposed guidance law is similar to PNG in the form, but this guidance law concentrates a correction rate of flight path angle instead of the LOS (Line of Sight) rate. The correction of flight path angle is defined as the amount of impact point error. This impact point error can be calculated by neural networks rapidly. Finally, we show that the simulation results prove the suitability of this law.
