检索结果-内蒙古大学图书馆

基于transformer-LSTM混合神经网络的迫弹外弹道及落点预测方法

兵工学报 2025年

作者：杨守怀黄江流陈志华黄振贵吴明雨邱荣贤郑纯南京理工大学瞬态物理全国重点实验室上海航天动力技术研究所南方科技大学国家卓越工程学院南京理工大学能源与动力工程学院陆军装备部驻南京地区军事代表局驻南京地区第四军事代表室

针对现代战场对迫弹类目标外弹道轨迹及落点的快速精准预测需求，提出基于transformer-长短期记忆（transformer-Long Short-Term Memory， transformer-LSTM）混合神经网络的迫弹外弹道预测方法。利用transformer网络提取T～T+K时刻迫... 详细信息

针对现代战场对迫弹类目标外弹道轨迹及落点的快速精准预测需求，提出基于transformer-长短期记忆（transformer-Long Short-Term Memory， transformer-LSTM）混合神经网络的迫弹外弹道预测方法。利用transformer网络提取T～T+K时刻迫弹速度与三维坐标的内在联合特征，LSTM网络将该时间序列特征作为输入，映射出T+K+1时刻的三维坐标信息。为优化网络模型，研究并分析不同滑动窗口步长对外弹道预测模型收敛性能的影响。将所提混合网络与门控循环神经网络、长短期记忆网络分别进行单步、多步和落点预测的对比分析。实验结果表明：所提混合网络对外弹道三维坐标的预测精度分别可达99.78%、99.72%、99.81%，均优于其他2个网络；所提混合网络的外弹道单步预测耗时仅为1.2 ms，大幅提升了预测精度与效率。该方法可实现精确且快速的外弹道及落点预测，为迫弹拦截任务提供更多响应时间。

关键词：外弹道预测深度学习 transformer-长短期记忆混合神经网络滑动窗口

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