《表1 采样范围及间隔：用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹》

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《用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹》

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为提高GRU网络预测的实用性和准确率，本文不采用特定任务或背景下的轨迹数据作为训练样本，而是以空战机动动作为基础，通过对各种初始条件下不同的机动动作的轨迹进行采样，构建大量训练样本。因此，这些样本基本能覆盖空战中可能出现的各种轨迹，最后用样本训练网络，由此得到的GRU预测网络具有一定的通用性。为尽可能覆盖空战飞行中可能出现的状态，设置轨迹采样范围及间隔如表1所示。