基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别

高超声速飞行器具有机动大、速度高、航程远、威胁强等特点，已成为各大国重点发展的武器装备，识别其运动行为能为防御和拦截提供有力的技术支持。本文对有禁飞区等复杂约束条件下的高超声速飞行器运动行为识别问题开展研究：首先通过分析高超声速飞行器的运动特点，建立能够充分描述其行为模式的参数化运动方程；然后基于优化思想求解有禁飞区等复杂约束条件下的航迹规划问题，构建其数据集；最后基于深度学习方法设计高超声速飞行器运动行为识别算法。试验结果表明：所设计的识别算法能够实现对高超声速飞行器运动行为的识别，且具有一定的泛化能力，可为后续防御决策提供一定的参考。