机器学习在战术导弹智能决策系统中的应用浅析

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2026.05.003

摘要/Abstract

摘要：

针对战术导弹在复杂战场环境下对智能决策的需求，探讨了经典机器学习技术在导弹智能决策系统中的应用方向与潜力，聚焦目标识别与威胁评估、高机动目标轨迹预测、弹道时序数据分析和系统健康管理四大核心任务，介绍了12种经典机器学习算法的基本原理及其在战术导弹嵌入式系统中的适用性与部署优势。分析了这些算法在数据稀缺、资源受限、高实时性要求下的工程适用性，并提出了多种方法融合改进的构想，为基于机器学习的战术导弹智能决策系统开发提供了具体的算法应用实现途径。

关键词: 战术导弹, 智能决策, 机器学习, 目标识别, 轨迹预测, 故障诊断

Abstract:

To meet the demand for intelligent decision-making in tactical missiles operating in complex battlefield environments， this study examines the potential applications of classical machine learning techniques in missile intelligent decision-making systems. The discussion centers on four core tasks： target recognition and threat assessment， trajectory prediction of highly maneuverable targets， ballistic time-series data analysis， and system health management. The fundamental principles of twelve classical machine learning algorithms are introduced， along with their applicability and deployment advantages in tactical missile embedded systems. The engineering feasibility of these algorithms under data scarcity， limited resources， and stringent real-time requirements is also analyzed. Furthermore， fusion-based approaches that integrate multiple methods are proposed， providing practical pathways for applying these algorithms to machine learning-based intelligent decision-making systems for tactical missiles.

Key words: tactical missile, intelligent decision-making, machine learning, target recognition, trajectory prediction, fault diagnosis

中图分类号:

TJ760

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图/表 13

图1 战术导弹核心任务对应算法

Fig. 1 Core tasks of tactical missiles and corresponding algorithms

图2 朴素贝叶斯与D-S证据理论的多源信息融合流程

Fig. 2 Multi-source information fusion process based on Naïve Bayes and D-S evidence theory

图3 KNN算法功能示意图

Fig. 3 Functions of KNN algorithm

表1 常用距离度量公式

Table 1 Common distance metric formulas

距离类型	公式
欧式距离	$d (x r, x s) = ∑ i = 1 n (x r i - x s i) 2$
曼哈顿距离	$d (x r, x s) = ∑ i = 1 n x r i - x s i$
切比雪夫距离	$d x r, x s = m a x i x r i, x s i$

表1 常用距离度量公式

Table 1 Common distance metric formulas

距离类型	公式
欧式距离	$d (x r, x s) = ∑ i = 1 n (x r i - x s i) 2$
曼哈顿距离	$d (x r, x s) = ∑ i = 1 n x r i - x s i$
切比雪夫距离	$d x r, x s = m a x i x r i, x s i$

图4 SVM原理示意图

Fig. 4 Principle of SVM

图5 非线性映射

Fig. 5 Nonlinear mapping

图6 SVM核心步骤

Fig. 6 Core steps of SVM

图7 随机森林用于多目标打击决策流程示意图

Fig. 7 Random forest-based multi-target engagement decision-making process

图8 滑动时间窗口自适应过程

Fig. 8 Adaptive process of sliding time window

图9 SVR原理示意图

Fig. 9 Principle of SVR

图10 ARIMA模型在决策保险与抗欺骗中的作用示意图

Fig. 10 Role of ARIMA model in decision assurance and anti-deception

图11 隐马尔可夫模型的图结构

Fig. 11 Graph structure of hidden Markov model

图12 XGBoost算法流程图

Fig. 12 XGBoost algorithm process

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