基于LSTM的导弹拦截点预测研究

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。