第４５卷第１期２０２３年２月探测与控制学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｅｔｅｃｔｉｏｎ＆ＣｏｎｔｒｏｌＶｏｌ．４５Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２０２３＊收稿日期：２０２２－１０－０９作者简介：卢新月（１９９８—），女，陕西西安人，硕士研究生。通信作者：祁克玉（１９７９—），男，甘肃榆中人，博士，研究员。基于长短期记忆神经网络的弹丸落点预测卢新月１，祁克玉１，２，钱荣朝１，李小平１，徐国泰１（１．西安机电信息技术研究所，陕西西安７１００６５；２．机电动态控制重点实验室，陕西西安７１００６５）摘要：针对高旋榴弹弹丸落点预测传统方法用时较长且易积累误差或对气象变化适用性不足的问题，提出基于长短期记忆（ＬＳＴＭ）神经网络的落点预测方法。该方法分别将射程和横偏作为序列数据建立ＬＳＴＭ落点预测网络模型，用不同气象条件下的弹道数据训练网络模型，实现了弹丸落点预测快速准确且适用复杂气象的计算。仿真结果表明，该方法能够快速准确地预测复杂气象下的弹丸落点，且预测时间仅为数值积分法的十分之一。关键词：弹丸落点；预测；神经网络；长短期记忆网络中图分类号：ＴＪ０１文献标志码：Ａ文章编号：１００８－１１９４（２０２３）０１－００７３－０５ＡＬＳＴＭＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＢａｓｅｄＰｒｏｊｅｃｔｉｌｅＩｍｐａｃｔ－ｐｏｉｎｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＬＵＸｉｎｙｕｅ１，ＱＩＫｅｙｕ１，２，ＱＩＡＮＲｏｎｇｚｈａｏ１，ＬＩＸｉａｏｐｉｎｇ１，ＸＵＧｕｏｔａｉ１（１．Ｘｉ'ａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ'ａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＤｙｎａｍｉｃＣｏｎｔｒｏｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｘｉ'ａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｏｎｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｅｒｒｏｒａｎｄｔｈｅｌａｃｋｏｆａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｉｎｐｒｏ－ｊｅｃｔｉｌｅｉｍｐａｃｔ－ｐｏｉｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｌｏｎｇｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｐｒｏ－ｐｏｓｅｄ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｂｕｉｌｔａＬＳＴＭｉｍｐａｃｔ－ｐｏｉｎ...
