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基于LSTM的导弹拦截点预测研究
文献摘要：
在导弹突防过程中,对拦截弹拦截点和拦截时间的预测能够为成功突防提供有力支持.因此,针对拦截弹拦截巡航弹的攻防场景,提出一种基于LSTM的神经网络模型对拦截时间和拦截点进行预测.通过攻防仿真获得拦截弹弹道数据作为训练集对网络进行训练,模型以拦截弹的位置作为输入量,用神经网络估计拦截弹轨迹类型,得出拦截点和拦截时间.实验结果表明,该网络能够有效预测拦截点和拦截时间,且预测误差较小,可为导弹突防策略提供有效的参考.
文献关键词：
导弹突防;拦截点预测;拦截弹;导弹;LSTM;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张露;苏雨;张科;郭正玉
作者机构：
西北工业大学 航天学院,西安 710072;中国空空导弹研究院,河南 洛阳 471009;航空制导武器航空科技重点实验室,河南 洛阳 471009
文献出处：
引用格式：
[1]张露;苏雨;张科;郭正玉-.基于LSTM的导弹拦截点预测研究)[J].航空兵器,2022(03):21-27
A类：
拦截点预测
B类：
导弹拦截,预测研究,导弹突防,拦截弹,巡航,攻防,弹弹,弹道,道数,训练集,输入量,预测误差,突防策略
AB值：
0.224155
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