Title
Missile guidance navigation and control algorithms design using machine learning
Creator
Alameri, Saif.
Copyright date
2019
Object Links
Select license
Autorstvo 3.0 Srbija (CC BY 3.0)
License description
Dozvoljavate umnožavanje, distribuciju i javno saopštavanje dela, i prerade, ako se navede ime autora na način odredjen od strane autora ili davaoca licence, čak i u komercijalne svrhe. Ovo je najslobodnija od svih licenci. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/rs/deed.sr_LATN Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 11. 3. 2019.
Other responsibilities
mentor
Lazić, Dragan, 1961- 12572263
član komisije
Ristanović, Milan, 1972- 12846695
član komisije
Todić, Ivana, 1983- 28194919
član komisije
Miloš, Marko, 1958- 325707623
član komisije
Ćojbašić, Žarko, 1968- 13734503
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Mašinski fakultet
Alternative title
Sinteza algoritama navigacije i vođenja projektila zasnovanih na mašinskom učenju
Publisher
[S. Alameri]
Format
XXXV, 266 listova
description
Technical Sciences – Mechanical Engineering - Weapon Systems / Техничке науке - Машинство
- Системи наоружања
Abstract (sr)
This thesis discusses the use of machine learning to design guidance, navigation, and control algorithms as an alternative to traditional algorithms for a missile system. The machine learning algorithm used in this thesis is the neural network. It is trained using the Neuro Evolution of Augmenting Topologies algorithm. Furthermore, the missile system and its environment have been modeled in order to simulate and compare the missile performances. The terminal guidance neural network will be compared to the proportional navigation algorithm. In addition, the neural network GPS/INS integration will be compared to the Kalman filter GPS/INS integration. Moreover, the neural network roll, pitch, and yaw autopilots will be compared to the traditional PID roll, pitch, and yaw autopilots. The goal of this thesis is to design neural network guidance, navigation, and control solutions which is expected to perform similar or better than their traditional counterparts. Thereby, the viability of the neural network designs as a guidance, navigation, or control solution will be verified.
Abstract (sr)
У овој докторској тези се разматра употреба машинског учења у синтези алгоритама навигације, управљања и вођења ракете, као алтернативи традиционалним алгоритмима. Алгоритам машинског учења који се користи у овој докторској тези је заснован на примени неуронских мрежа. Неуронска мрежа се обучава Неуро еволуционим алгоритмом са приширеном топологијом. Осим тога, извршено је математичко моделовање вођеног пројектила и његовог окружења како би се извршиле нумеричке симулације и упоредиле његове перформансе. Извршено је поређење неуронске мреже алгоритма вођења терминалне фазе са алгоритмом пропорционалне навигације. Осим тога, интеграција GPS/INS-а на бази неуронских мрежа је упоређена са Калмановим филтром. На крају је дато поређење аутопилота по каналима ваљања, пропињања и скретања реализованих неуронским мрежама насупрот традиционалним аутопилотима са ПИД управљачким алгоритмима. Циљ ове докторске тезе је синтеза алгоритма вођења и управљања пројектила применом неуронских мрежа које треба да покаже слично или боље понашање од традиционалних решења. Притом, верификује се одрживост решења примене неуронских мрежа у синтези алгоритама управљања и вођења.
Authors Key words
Missile, Guidance, Navigation, Control, Design, Machine Learning, PID, INS, GPS, IMU, Algorithm, Neural Network, NEAT, Genetic Algorithm, Modeling, Simulation
Authors Key words
пројектил, вођење, управљање, навигација, синтеза, машинско учење, ПИД, ИНС, GPS, IMU, алгоритам, неуронска мрежа, NEAT, генетски алгоритам, моделовање, симулација
Classification
623.426:004.89.021(043.3)
Type
Tekst
Abstract (sr)
This thesis discusses the use of machine learning to design guidance, navigation, and control algorithms as an alternative to traditional algorithms for a missile system. The machine learning algorithm used in this thesis is the neural network. It is trained using the Neuro Evolution of Augmenting Topologies algorithm. Furthermore, the missile system and its environment have been modeled in order to simulate and compare the missile performances. The terminal guidance neural network will be compared to the proportional navigation algorithm. In addition, the neural network GPS/INS integration will be compared to the Kalman filter GPS/INS integration. Moreover, the neural network roll, pitch, and yaw autopilots will be compared to the traditional PID roll, pitch, and yaw autopilots. The goal of this thesis is to design neural network guidance, navigation, and control solutions which is expected to perform similar or better than their traditional counterparts. Thereby, the viability of the neural network designs as a guidance, navigation, or control solution will be verified.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.