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面向空中目标的攻击区超实时智能生成方法

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摘要：

研究背景与问题

在当今现代空战中，攻击区的计算精度和求解速度对空空导弹的发射决策和打击效能具有决定性影响。传统的攻击区计算方法由于空中目标全向攻击区模型计算量大、弹道制导耦合等问题，往往难以满足实时性的要求。因此，提高攻击区计算效率和准确性成为空战武器系统发展的关键问题。

研究方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于Physics-Informed Neural Networks (PINN) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 网络的攻击区超实时智能生成算法。首先，构建了空空导弹攻击区解算的质心动力学方程，并给出了相应的初始条件和边界条件。接着，利用PINN将物理信息嵌入到神经网络中，从而提高模型的可解释性和物理意义。此外，结合LSTM网络的长时记忆能力，实现了对复杂非线性动态系统的有效建模。

核心结果

通过实验验证，本文提出的PINN-LSTM网络在攻击区计算方面展现出优异的性能。与传统方法相比，该方法在计算精度和求解速度上均有显著提升。具体而言，PINN-LSTM网络能够快速、准确地计算出空中目标的攻击区，并在实时性要求较高的场景中保持稳定的性能。此外，该算法在处理弹道制导耦合问题时也表现出良好的适应性。

结论与意义

本文提出的基于PINN-LSTM网络的攻击区超实时智能生成方法为现代空战武器系统提供了一种高效、准确的攻击区计算手段。该方法不仅提高了攻击区的计算效率，还保证了计算结果的准确性。在未来的空战中，该算法有望为飞行员提供实时、可靠的攻击决策支持，从而显著提升空空导弹的打击效能。同时，本文的研究成果也为其他领域涉及复杂动态系统建模与预测的问题提供了有益的参考和借鉴。

文章来源：《航空兵器》网址: http://www.hangkongbingqi.cn/qikandaodu/2026/1027/329.html