基于ALO-SOM神经网络的航迹稳定分析

作者：张振兴; 杨任农; 房育寰; 黄震宇; 左家亮

来源：飞行力学, 2019, (02): 41-45.

DOI：10.13645/j.cnki.f.d.20181106.012

• 蚁狮优化算法
• SOM神经网络
• 分段线性拟合
• 意图识别 ALO algorithm
• SOM neural network
• piecewise linear fitting
• intention recognition

为了快速准确地分析稳定敌方航向并判断其攻击目标,提出了基于蚁狮优化算法(ALO)的自组织竞争(SOM)神经网络的航迹稳定分析方法。首先探究了航迹稳定分析的具体流程;然后提出并采用ALO-SOM神经网络提取航迹特征;最后,为了提高复杂线段拟合的准确性,采用分段线性拟合对特征进行处理,进而获取稳定的航向。仿真结果表明,ALO-SOM神经网络可以快速准确地提取航迹特征,SOM神经网络训练正常,分段线性拟合方法准确地获得了目标的稳定航向。

• 单位
  中国人民解放军空军工程大学