用matlab写比例导引的代码

时间: 2024-03-13 17:24:46 浏览: 26
以下是一个用 MATLAB 编写比例导引的示例代码: % 定义比例导引函数 function [u] = proportional_guidance(k, r, v, r_target) u = k * (r_target - r) / norm(r_target - r) - v; end % 主程序 % 设定初始条件 r = [0, 0, 0]; % 初始位置 v = [10, 0, 0]; % 初始速度 r_target = [1000, 0, 0]; % 目标位置 k = 0.2; % 比例导引系数 % 模拟运动 t = 0; dt = 0.01; while norm(r_target - r) > 1 % 当距离小于1时停止模拟 u = proportional_guidance(k, r, v, r_target); % 计算比例导引控制力 a = u; % 计算加速度 v = v + a * dt; % 计算速度 r = r + v * dt; % 计算位置 t = t + dt; % 计算时间 end % 输出结果 fprintf('Total time: %f s\n', t); fprintf('Final position: [%f, %f, %f] m\n', r(1), r(2), r(3));
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基于matlab纯比例导引做的三维弹道代码

以下是一个基于MATLAB的简单的纯比例导引三维弹道模拟代码,仅供参考: ```matlab % 初始化参数 m = 100; % 弹头质量 g = 9.81; % 重力加速度 rho = 1.2; % 空气密度 Cd = 0.5; % 空气阻力系数 A = 0.01; % 弹头横截面积 vx0 = 500; % 初始速度 vy0 = 500; vz0 = 500; x0 = 0; % 初始位置 y0 = 0; z0 = 0; dt = 0.01; % 时间步长 % 目标位置 target = [10000, 5000, 2000]; % 导引律系数 Kx = 0.01; Ky = 0.01; Kz = 0.01; % 初始化数组 t = 0:dt:100; n = length(t); x = zeros(n, 1); y = zeros(n, 1); z = zeros(n, 1); vx = zeros(n, 1); vy = zeros(n, 1); vz = zeros(n, 1); % 初始状态 x(1) = x0; y(1) = y0; z(1) = z0; vx(1) = vx0; vy(1) = vy0; vz(1) = vz0; % 模拟弹道运动 for i = 2:n % 计算空气阻力 v = [vx(i-1), vy(i-1), vz(i-1)]; v_norm = norm(v); Fd = -0.5 * Cd * A * rho * v_norm^2 * v / v_norm; % 计算重力 Fg = [0, 0, -m * g]; % 计算总力 F = Fd + Fg; % 计算加速度 a = F / m; % 计算速度和位置 vx(i) = vx(i-1) + a(1) * dt; vy(i) = vy(i-1) + a(2) * dt; vz(i) = vz(i-1) + a(3) * dt; x(i) = x(i-1) + vx(i) * dt; y(i) = y(i-1) + vy(i) * dt; z(i) = z(i-1) + vz(i) * dt; % 计算误差 e = target - [x(i), y(i), z(i)]; % 计算导引律 K = [Kx, Ky, Kz]; g = K .* e; % 更新速度 vx(i) = vx(i) + g(1) * dt; vy(i) = vy(i) + g(2) * dt; vz(i) = vz(i) + g(3) * dt; end % 绘制弹道轨迹 plot3(x, y, z); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); ``` 该代码演示了一个简单的纯比例导引三维弹道模拟,其中使用欧拉方法进行数值积分。需要注意的是,该代码仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。

比例导引法matlab仿真

比例导引法(Proportional Navigation)是一种常用的导引算法,用于实现目标追踪和导弹制导等应用。Matlab中进行比例导引法的仿真可以按照以下步骤进行: 1. 定义目标和导弹的初始位置、速度和加速度等参数。 2. 设置仿真时间步长和仿真时长。 3. 在每个时间步长内,计算导弹与目标之间的相对位置和相对速度。 4. 根据比例导引法的原理,计算导弹的指令加速度。 5. 根据导弹的指令加速度和当前速度,更新导弹的速度和位置。 6. 重复步骤3-5,直到达到仿真时长或者导弹与目标相遇。 在Matlab中,可以使用循环结构(如for循环)来实现上述步骤。具体的代码实现可以根据具体的问题和需求进行调整和优化。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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