論文の概要: Advanced Prediction of Hypersonic Missile Trajectories with CNN-LSTM-GRU Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15043v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 19:31:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.244518
• Title: Advanced Prediction of Hypersonic Missile Trajectories with CNN-LSTM-GRU Architectures
• Title（参考訳）: CNN-LSTM-GRUアーキテクチャによる超音速ミサイル軌道の予測
• Authors: Amir Hossein Baradaran,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Gated Recurrent Units(GRU)を統合した新しいハイブリッドディープラーニング手法を提案する。 これらのアーキテクチャの強みを活用することにより、提案手法は高音速ミサイルの複雑な軌道を高精度に予測することに成功した。 本研究は、防衛システムの予測能力を高めるための高度な機械学習技術の可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in the defense industry are paramount for ensuring the safety and security of nations, providing robust protection against emerging threats. Among these threats, hypersonic missiles pose a significant challenge due to their extreme speeds and maneuverability, making accurate trajectory prediction a critical necessity for effective countermeasures. This paper addresses this challenge by employing a novel hybrid deep learning approach, integrating Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated Recurrent Units (GRUs). By leveraging the strengths of these architectures, the proposed method successfully predicts the complex trajectories of hypersonic missiles with high accuracy, offering a significant contribution to defense strategies and missile interception technologies. This research demonstrates the potential of advanced machine learning techniques in enhancing the predictive capabilities of defense systems.
• Abstract（参考訳）: 防衛産業の進歩は、国家の安全と安全を確保するために最重要であり、新興の脅威に対する堅牢な保護を提供する。 これらの脅威の中で、超音速ミサイルは、その極端な速度と機動性のために重大な課題を生じさせ、正確な軌道予測を効果的な対策に欠かせないものにしている。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,Gated Recurrent Units(GRU)を統合し,新しいハイブリッドディープラーニングアプローチを採用することで,この問題に対処する。 これらのアーキテクチャの強みを活用することによって、提案手法は高音速ミサイルの複雑な軌道を高精度に予測し、防衛戦略やミサイル迎撃技術に多大な貢献をする。 本研究は、防衛システムの予測能力を高めるための高度な機械学習技術の可能性を実証する。

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