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基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测
被引量：
6
1
作者
李战武
张帅
+3 位作者
乔英峰
王强
姜勇
张飞
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期209-216,共8页
空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-a...
空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention,ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。
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关键词
机动轨迹预测
空战数据分析
多层次时间序列
Self-Attention
多步轨迹预测
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职称材料
基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法
被引量：
1
2
作者
王娜
罗亮
+1 位作者
彭锟
张鑫海
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期70-77,共8页
提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,...
提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。
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关键词
多步轨迹预测
组稀疏编码
卡尔曼滤波
最小角回归
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职称材料
题名
基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测
被引量：
6
1
作者
李战武
张帅
乔英峰
王强
姜勇
张飞
机构
空军工程大学航空工程学院
[
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期209-216,共8页
基金
研究生创新实践基金项目(CXJ2022001)。
文摘
空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention,ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。
关键词
机动轨迹预测
空战数据分析
多层次时间序列
Self-Attention
多步轨迹预测
Keywords
maneuvering
trajectory
prediction
analysis
of
air
combat
data
multi
-level
time
series
Self-Attention
multi
-
step
trajectory
prediction
分类号
V246 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法
被引量：
1
2
作者
王娜
罗亮
彭锟
张鑫海
机构
天津工业大学控制科学与工程学院
天津市电气装备智能控制重点实验室
微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)
出处
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期70-77,共8页
基金
天津市重点研发计划项目(19YFHBQY00040)
微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)开放基金(MOMST2016-4)。
文摘
提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。
关键词
多步轨迹预测
组稀疏编码
卡尔曼滤波
最小角回归
Keywords
multi
-
step
trajectory
prediction
group
sparse
coding
Kalman
filtering
least
angle
regression
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测
李战武
张帅
乔英峰
王强
姜勇
张飞
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
下载PDF
职称材料
2
基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法
王娜
罗亮
彭锟
张鑫海
《空军工程大学学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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