神經網絡控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導彈的理論研究中也得到了很多應用，但它的實際應用通常是通過軟件實現的，而軟件實現是串行執行指令，運行速度慢，可靠性低，很難滿足實際導彈制導系統實時性的要求。控制算法硬件實現的最大特點就是可提高控制算法的實時運算速度和可靠性。本課題針對導彈制導系統，以FPGA為硬件平臺研究神經網絡控制算法的硬件實現。本文首先對BP神經網絡算法思想進行了深入分析，并對BP網絡的各個階段進行了理論推導，最后對BP神經網絡PID飛行控制算法進行了研究和總結，為硬件實現提供了理論基礎。基于對上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實現該神經網絡控制算法的硬件實現模型。在該模型中，神經網絡各層之間采用串行執行數據方式，層間則采用并行運行方式，可有效提高系統的運算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設計方法可有效減少錯誤的產生，是設計復雜大規模系統的理想設計方法。本文采用了此設計方法，通過把系統模塊化，對各個子模塊分別用VHDL硬件描述語言進行描述，并基于QUARTUS II軟件開發平臺進行綜合和仿真，直到達到研究設計要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應用于某實際導彈控制系統的研究。理論分析和實驗結果表明該神經網絡飛行控制算法的FPGA硬件實現是有效可行的，可滿足系統實時性的要求，為制導系統的實際工程實現提供了基礎。
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