文献类型：期刊文章

作　　者：姜龙亭[1,2] 寇雅楠[1] 王栋[1] 黄震宇[1] 郭玉明[3]

Jiang Longting;Kou Yanan;Wang Dong;Huang Zhenyu;Guo Mingyu(Air Force Engineering University Aeronautics Engineering College,Xi'an 710038,China;Unit 95974 of PLA,Cangzhou 061000,China;Air Force Equipment Support Battalion of PLA,Beijing 100036,China)

机构地区：[1]空军工程大学航空航天工程学院,西安710038 [2]中国人民解放军95974部队,沧州061000 [3]中国人民解放军空军装备部装备保障大队,北京100036

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：航空科学基金(20141396012)资助项目

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：10

起止页码：66-72

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有的态势评估法存在忽略飞行员认知行为的问题,提出一种面向环境认知的态势评估模型。分析了航迹信息的序列性特点,利用当前采集到的航迹信息,通过自适应矩估计法优化的长短期记忆神经网络对敌方航迹预测,不仅提高了航迹预测的精度,而且Adam优化算法动态调整学习率,避免了参数求解陷入局部最优,也在一定程度上提高了算法的收敛速度。通过模仿飞行员的认知行为,将航迹预测的态势信息纳入态势评估的内容,建立基于时间序列的态势评估模型,使态势评估结果更具合理性。采用空战训练中记录的数据进行仿真,结果表明所提方法的评估结果与空战实际相吻合。

关 键 词：环境认知 航迹预测  长短期记忆网络  Adam优化  态势评估  空战决策

分 类 号：TN98] TP391]