PoKER: a probability of kill estimation rate model for air-to-air missiles using machine learning on stochastic targets

估计 计算机科学 人工智能 机器学习 工程类 系统工程
作者
Joao P. A. Dantas,Andre N Costa,Diego Geraldo,Marcos R. O. A. Máximo,Takashi Yoneyama
出处
期刊:The Journal of Defense Modeling and Simulation [SAGE]
标识
DOI:10.1177/15485129241309675
摘要

This work introduces PoKER, a novel probabilistic model engineered to optimize missile launch effectiveness in air-to-air scenarios, specifically within Beyond Visual Range (BVR) air combat. Unlike conventional Weapon Engagement Zone (WEZ) models that delineate zones based on static distances such as maximum, minimum, and no-escape ranges, PoKER applies machine learning to predict kill probabilities more accurately by integrating the stochastic behaviors of targets and missile miss distances. This model dynamically evaluates target behavior, greatly expanding the predictive capabilities of engagement analysis. By factoring in elements such as warhead lethality, target and shooter orientations, and the specific conditions of engagement, PoKER provides important insights into engagement dynamics and quantifies success probabilities. Consequently, it can potentially be an important tool for BVR air combat pilots, improving operational decision-making within this specialized combat domain.
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