作者：邵彦昊; 朱荣刚; 贺建良; 孔繁峨深度学习机动规避空空导弹不可逃逸攻击区逃逸成功概率
摘要：由于隐身技术的发展和攻击战术的需要,载机可能会进入敌方导弹不可逃逸攻击区。针对雷达型中远程空空导弹的不可逃逸攻击区内部的机动规避问题,设计了一种基于深度学习网络的规避决策的模型,通过蒙特卡罗仿真法建立了机动可逃逸数据库,对网络模型进行了学习,并仿真验证了网络输出的有效性。仿真结果表明,学习后的网络输出在满足机动可逃的条件下,在追逃仿真中有较好的决策效果,可显著提高在导弹不可逃逸攻击区内的逃逸成功概率,同时也可为飞行员执行高风险任务时的机动决策提供参考。
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