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J-GLOBAL ID：202102279432507615   整理番号：21A0013417

カオス理論とIGA-VNNに基づくターゲットの空中戦闘操縦軌跡予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Air Combat Maneuver Trajectory Prediction Model of Target Based on Chaotic Theory and IGA-VNN

著者 (5件)： Xi Zhi-fei (Air Force Engineering University, Aeronautics Engineering College, Xi’an 710038, China) ,  Xu An (Air Force Engineering University, Aeronautics Engineering College, Xi’an 710038, China) ,  Kou Ying-xin (Air Force Engineering University, Aeronautics Engineering College, Xi’an 710038, China) ,  Li Zhan-wu (Air Force Engineering University, Aeronautics Engineering College, Xi’an 710038, China) ,  Yang Ai-wu (Air Force Engineering University, Aeronautics Engineering College, Xi’an 710038, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ターゲット操作軌跡予測は,空気戦闘状況認識と脅威評価のための重要な必要条件である。従来の軌道予測方法における低い予測精度の問題に照準を定めて,目標操作軌跡時系列のカオス的特性と結合して,カオス理論と改良遺伝的アルゴリズム-Volterraニューラルネットワーク(IGA-VNN)モデルに基づく目標操作軌跡予測モデルを提案して,数学的に推論して,構造におけるVolterra関数モデルと逆伝播(BP)ニューラルネットワークの間の一貫性を分析した。最初に,C-C法を用いて,目標軌道時系列の位相空間を再構成し,そして,目標操縦軌道の時系列の最大Lyapunov指数を計算した。目標操縦軌道の時系列がカオス特性を持ち,カオス法が目標軌道時系列を予測するために使用できることを証明した。次に,実用的Volterra関数モデルとBPニューラルネットワークを一緒に組み合わせ,両方の利点を学習して,Volterra関数モデルの高次カーネル関数を得る際に困難を克服した。同時に,適応交差突然変異オペレータと遺伝子セグメントの差程度に基づく組合せ突然変異オペレータを提案して,従来の遺伝的アルゴリズムを改善した。改良遺伝的アルゴリズムを用いてBPニューラルネットワークを最適化し,最適初期重みと閾値を得た。最後に,カオス時系列のIGA-VNNモデルを,目標操縦軌道時系列の予測に適用し,そして,実験結果は,その推定性能が,他の予測アルゴリズムより明らかに優れていることを示した。Copyright 2020 Zhi-fei Xi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相空間 ,  最適化 ,  オペレータ ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝子 ,  突然変異 ,  *カオス ,  遺伝的アルゴリズム ,  *予測モデル
準シソーラス用語： Lyapunov指数 ,  状況認識 ,  予測精度 ,  Kernel関数 ,  予測アルゴリズム ,  *カオス理論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

引用文献 (27件)：

• Y. X. Kou, Z. W. Li, X. D. Chen et al., "The important role of fire control system in air combat-soul of fighters," Electronics Optics & Control, vol. 20, no. 12, pp. 1-5, 2013.
• B. C. Jiang, J. Guan, W. Zhou et al., "Vessel trajectory prediction algorithm based on polynomial fitting Kalman filtering," Journal of Signal Processing, vol. 35, no. 5, pp. 741-746, 2019.
• S. Zhao, C. Tang, S. Liang et al., "Track prediction of vessel in controlled waterway based on improved Kalman filter," Journal of Computer Applications, vol. 32, no. 11, pp. 3247-3250, 2012.
• S. J. Qiao, N. Han, X. W. Zhu et al., "A dynamic trajectory prediction algorithm based on Kalman filter," Acta Electronica Sinica, vol. 46, no. 2, pp. 418-423, 2018.
• D. L. Zhai, H. M. Lei, J. Li et al., "Trajectory prediction of hypersonic vehicle based on adaptive IMM," Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, vol. 37, no. 11, pp. 3466-3475, 2016.

タイトルに関連する用語 (8件)： カオス理論 ,  IgA ,  VNN ,  ターゲット ,  戦闘 ,  操縦 ,  軌跡 ,  予測モデル