系统工程与电子技术

作者：宋波涛, 许广亮

单位：1. 西北工业大学无人系统技术研究院, 陕西 西安 710072；2. 上海机电工程研究所, 上海 201108；3. 北京机电工程研究所, 北京 100074

关键词：弹道导弹,目标分类,轨迹预测,长短期记忆网络,一维卷积神经网络

针对弹道导弹等超远程攻击目标的轨迹难以预测的问题, 提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络与一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的目标轨迹预测方法。首先, 建立三自由度导弹运动模型, 依据再入类型设计3种目标轨迹数据, 构建机动数据库, 解决轨迹数据的来源问题。其次, 采用重复分割与滑动窗口的方法对轨迹数据进行预处理。然后, 基于LSTM与1DCNN设计了一种目标类型分类网络, 对目标进行初步分类。最后, 基于1DCNN设计轨迹预测网络, 对目标轨迹进行预测。仿真结果表明, 提出的轨迹预测网络能够完成轨迹预测任务, 预测误差在合理范围内。

来源：2023年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2023年第2期