基于深度神经网络的武器交战区最大发射距离估计
机器学习
2021-11-19 v2 人工智能
摘要
本工作研究使用深度神经网络（DNN）来估计武器交战区（WEZ）的最大发射距离。WEZ 使飞行员能够识别一个空域，其中可用导弹有更大的概率成功交战特定目标，即围绕飞机的假设区域，其中对手易被击中。我们提出一种方法，使用在多变条件下进行的 50,000 次模拟发射来确定给定导弹的 WEZ。这些模拟用于训练一个 DNN，该 DNN 能在飞机处于不同发射条件下预测 WEZ，决定系数为 0.99。它提供了相较于先前研究的另一种流程，因为它采用非离散化模型，即一次性考虑 WEZ 的所有方向，这是此前未做过的。此外，所提方法使用一种实验设计，允许更少的模拟运行，提供更快速的模型训练。
引用
@article{arxiv.2111.04474,
title = {Weapon Engagement Zone Maximum Launch Range Estimation Using a Deep Neural Network},
author = {Joao P. A. Dantas and Andre N. Costa and Diego Geraldo and Marcos R. O. A. Maximo and Takashi Yoneyama},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04474},
year = {2021}
}