基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。     

空战飞行对敌目标逼近航迹预测仿真

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。