摘要:由于实际空战中目标作战意图是由一系列战术动作实现的,因此目标状态呈现时序、动态的变化特征。传统作战意图识别方法仅依靠单一时刻进行推理,方法不够科学有效,并且没有提前预测敌方意图的效果。在门控循环单元(GRU)的基础上引入双向传播机制和注意力机制,提出一种空中目标作战意图预测方法。通过分层的方法构建空战意图特征集,编码生成数值型时序特征,并将领域专家知识经验封装成标签;运用BiGRU 网络对空战特征进行深层次学习,并利用注意力机制自适应分配特征权重,以提升空中目标作战意图识别准确度。为实现对目标意图的提前预测,在意图识别之前引入空战特征预测模块,建立预测特征与作战意图类型之间的映射关系仿真,实验表明,所提模型能在89.7%意图识别准确度的基础上提前一个采样点预测出敌方空中目标作战意图,在提升意图识别实时性方面具有显著意义。