【摘 要】
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弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间,是实现中段突防的有效手段.针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的预测问题,提出了一种基于监督学习的在线预测方法.以拦截弹的主动段关机参数和关机时刻为输入量,建立拦截时间和拦截点预测模型.在多层感知机神经网络的基础上构建有监督学习算法,通过攻防仿真获取拦截弹的参数制作训练数据集,在线下完成网络训练.仿真结果表明:神经网络能够有效在线预测拦截时间和拦截点坐标,预测结果的相对误差分别为0.1243％和0.1285％,拦截时间预测结果误差的平均值为0.22
【机 构】
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火箭军工程大学 作战保障学院,西安 710025
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弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间,是实现中段突防的有效手段.针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的预测问题,提出了一种基于监督学习的在线预测方法.以拦截弹的主动段关机参数和关机时刻为输入量,建立拦截时间和拦截点预测模型.在多层感知机神经网络的基础上构建有监督学习算法,通过攻防仿真获取拦截弹的参数制作训练数据集,在线下完成网络训练.仿真结果表明:神经网络能够有效在线预测拦截时间和拦截点坐标,预测结果的相对误差分别为0.1243％和0.1285％,拦截时间预测结果误差的平均值为0.2240 s,拦截点预测结果距离误差平均值为2016.48 m,均满足精度要求.
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