来源：期刊VIP网 时间：
作者：王惟;王晓芳;林海;
单位：北京理工大学宇航学院;
摘要：针对具有强机动能力且在滑翔段长时间飞行的高超声速滑翔飞行器轨迹预测问题，提出一种基于深度学习神经网络的目标机动模式识别及轨迹预报方法。建立了高超声速滑翔飞行器运动模型，设定了由纵向准平衡滑翔、跳跃滑翔和侧向蛇形机动、转弯机动构成的目标机动模型轨迹库。设计基于长短记忆网络(LSTM)的目标机动模式识别网络，通过训练后能够有效地通过目标的运动参数输出机动模式对应标签序列。针对每种机动模式，构建了基于LSTM的回归拟合外推轨迹预报方法。仿真结果表明，提出的智能机动模式识别分类与回归拟合轨迹预报相结合的方法，适应性较好，能够在较短的时间内以较高的精度对高超声速滑翔目标的长时间机动轨迹进行预报。
关键词：高超声速滑翔飞行器;长短记忆网络;深度学习;机动模式识别;轨迹预报
