空战飞行对敌目标逼近航迹预测仿真

• 作者: 张彬超 张振兴 房育寰 杨任农 樊蓉
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 长短期记忆神经网络 实时反馈 时间序列 航迹预测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 航空·航天
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: V247
• 字数: 3960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2018.02.006

摘要

针对传统航迹预测方法考虑因素少、预测时间长的问题,提出基于实时反馈长短期记忆神经网络(FF-LSTM)的航迹预测模型.该模型在长短期记忆(LSTM)神经网络的基础上,引入实时反馈,并采用随机梯度下降法和批处理方法训练网络权值和阈值,构建FF-LSTM神经网络.根据目标航迹特点,选取敌机位置、姿态信息和两机之间互信息特征作为输入数据,将航迹预测视为序列到序列的映射问题.实验结果表明,与BP神经网络和递归神经网络相比,FF-LSTM模型有更好的预测能力,可以快速准确地完成航迹预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊蓉	空军工程大学空管领航学院	22	168	5.0	12.0
2	杨任农	空军工程大学空管领航学院	84	283	9.0	12.0
3	张彬超	空军工程大学空管领航学院	6	22	3.0	4.0
4	张振兴	空军工程大学空管领航学院	13	33	4.0	5.0
5	房育寰	空军工程大学空管领航学院	8	20	3.0	4.0