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基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法
文献摘要：
针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了 一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法.基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别.仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑.
文献关键词：
拦截弹;对象匹配;长短时记忆网络;航迹预测
中图分类号：
作者姓名：
李士刚;彭一洋;程笠
作者机构：
海装驻上海地区第六军事代表室,上海201109;上海航天控制技术研究所,上海201109
文献出处：
引用格式：
[1]李士刚;彭一洋;程笠-.基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法)[J].导航定位与授时,2022(04):108-114
A类：
B类：
突防,防控制,博弈对象,对象匹配,匹配方法,博弈理论,理论设计,多枚,拦截弹,控制方案,防空导弹,流程构建,飞行轨迹,训练样本,航迹预测,匹配模型,巡航,长短时记忆网络
AB值：
0.298547
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