【摘 要】
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在导弹突防过程中，对拦截弹拦截点和拦截时间的预测能够为成功突防提供有力支持。因此，针对拦截弹拦截巡航弹的攻防场景，提出一种基于LSTM的神经网络模型对拦截时间和拦截点进行预测。通过攻防仿真获得拦截弹弹道数据作为训练集对网络进行训练，模型以拦截弹的位置作为输入量，用神经网络估计拦截弹轨迹类型，得出拦截点和拦截时间。实验结果表明，该网络能够有效预测拦截点和拦截时间，且预测误差较小，可为导弹突防策略提供
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（62106200）； 国家重点研发计划（2018XXX08241041）；
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在导弹突防过程中，对拦截弹拦截点和拦截时间的预测能够为成功突防提供有力支持。因此，针对拦截弹拦截巡航弹的攻防场景，提出一种基于LSTM的神经网络模型对拦截时间和拦截点进行预测。通过攻防仿真获得拦截弹弹道数据作为训练集对网络进行训练，模型以拦截弹的位置作为输入量，用神经网络估计拦截弹轨迹类型，得出拦截点和拦截时间。实验结果表明，该网络能够有效预测拦截点和拦截时间，且预测误差较小，可为导弹突防策略提供有效的参考。
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