論文の概要: Real-Time Surface-to-Air Missile Engagement Zone Prediction Using
Simulation and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11905v2
- Date: Tue, 5 Dec 2023 01:50:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 18:59:37.017334
- Title: Real-Time Surface-to-Air Missile Engagement Zone Prediction Using
Simulation and Machine Learning
- Title（参考訳）: シミュレーションと機械学習を用いた実時間地対空ミサイルエンゲージメントゾーン予測
- Authors: Joao P. A. Dantas, Diego Geraldo, Felipe L. L. Medeiros, Marcos R. O.
A. Maximo, Takashi Yoneyama
- Abstract要約: 地対空ミサイル(SAM)は、現代の防空システムにおいて不可欠である。
エンゲージメントゾーン(Engagement Zone、EZ)は、SAMがターゲットを効果的に動かし、中立化できる空間領域である。
本研究では、機械学習とカスタム設計のシミュレーションツールを統合して教師付きアルゴリズムを訓練する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surface-to-Air Missiles (SAMs) are crucial in modern air defense systems. A
critical aspect of their effectiveness is the Engagement Zone (EZ), the spatial
region within which a SAM can effectively engage and neutralize a target.
Notably, the EZ is intrinsically related to the missile's maximum range; it
defines the furthest distance at which a missile can intercept a target. The
accurate computation of this EZ is essential but challenging due to the dynamic
and complex factors involved, which often lead to high computational costs and
extended processing times when using conventional simulation methods. In light
of these challenges, our study investigates the potential of machine learning
techniques, proposing an approach that integrates machine learning with a
custom-designed simulation tool to train supervised algorithms. We leverage a
comprehensive dataset of pre-computed SAM EZ simulations, enabling our model to
accurately predict the SAM EZ for new input parameters. It accelerates SAM EZ
simulations, enhances air defense strategic planning, and provides real-time
insights, improving SAM system performance. The study also includes a
comparative analysis of machine learning algorithms, illuminating their
capabilities and performance metrics and suggesting areas for future research,
highlighting the transformative potential of machine learning in SAM EZ
simulations.
- Abstract（参考訳）: 地対空ミサイル(SAM)は現代の防空システムにおいて不可欠である。
それらの効果の重要な側面はエンゲージメントゾーン(EZ)であり、SAMが標的を効果的に動かし中立化できる空間領域である。
特に、EZはミサイルの最大射程と本質的に関係しており、ミサイルが目標を迎撃できる最遠距離を定義している。
このezの正確な計算は必須であるが、動的で複雑な要因が原因で難しいため、従来のシミュレーション手法を用いた場合、高い計算コストと処理時間の延長に繋がることが多い。
これらの課題を踏まえて、機械学習技術の可能性を調査し、機械学習とカスタム設計のシミュレーションツールを統合して教師付きアルゴリズムを訓練するアプローチを提案する。
プリコンパイルされたSAM EZシミュレーションの包括的データセットを活用し、新しい入力パラメータに対してSAM EZを正確に予測することができる。
SAM EZシミュレーションを加速し、航空防衛戦略計画を強化し、リアルタイムの洞察を提供し、SAMシステムの性能を向上させる。
この研究には、機械学習アルゴリズムの比較分析、その能力とパフォーマンスメトリクスの照明、将来の研究分野の提案も含まれており、sam ezシミュレーションにおける機械学習の変換可能性を強調している。
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