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龙图腾网获悉上海宇航系统工程研究所申请的专利一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116477070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310287195.1，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法是由张志平;修观;匡东政;纪彦宇;毛承元设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法，用于控制系统信号的幅值相位校正，属于运载火箭控制领域，包括步骤如下：步骤一、根据箭体特性，在控制信号考虑的频率范围内给出期望的校正幅值和校正相位特性；步骤二、根据期望的幅值相位特性，生成包含常值和多种频率成分的BP神经网络时域信号训练样本序列；步骤三、设计合适规模的BP神经网络；步骤四、采用样本对BP神经网络进行训练直至收敛到较好效果；步骤五、对训练好的BP网络进行幅值相位特性辨识，校验其效果。本方法原理简洁，弥补了线性校正系统幅相特性存在硬性关系的缺陷，在低频相位超前的同时实现高频段信号的衰减，可以使运载火箭控制系统有较大的裕度，降低设计难度。

本发明授权一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的火箭控制信号校正算法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤一、根据箭体特性，在控制信号考虑的频率范围内给出期望的校正幅值和校正相位特性； 步骤二、根据期望的幅值相位特性，生成包含常值和多种频率成分的BP神经网络时域信号训练样本序列； 步骤三、设计合适规模的BP神经网络； 步骤四、采用样本对BP神经网络进行训练直至收敛到较好效果； 步骤五、对训练好的BP网络进行幅值相位特性辨识，校验其效果, 所述步骤一中，用线性插值的方法得到每个频率点处的幅值和相位 Li＝interp1ωL,L,ωi, θi＝interp1ωs,θs,ωi 式中： ωL,L为期望的频率点序列及其对应幅值dB； Li,θi为ωi频率对应的幅值dB和相位； Fi为输入频率为ωi的信号对应的时域幅值大小； ωs,θs为期望的频率特征点及其对应相位， 所述步骤二中，具体为： A0为常值即频率为0的信号幅值； Ai，θ0i为ωi频率对应的谐波幅值和相位； tk-N为tk时刻前推N步采样时刻； Bi和△θi为ωi频率处的信号经过BP神经网络后的期望幅值和相位改变量； 考虑到一段时间内信号的均值，训练样本写为 将每个样本归一化，分别为归一化的第n个训练样本对，为输入，为输出， Θ为设计参数，根据样本集中数据，将调节到[-1,1]之间。

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