[发明专利]基于长短期记忆网络的飞行器轨迹预测的方法

摘要

本发明涉及空战环境、数据处理、深度学习等领域，为提出一种在不确定感知条件下利用长短期记忆网络(LSTM)实现飞行器轨迹预测的方法。为此，本发明采取的技术方案是，基于长短期记忆网络的飞行器轨迹预测的方法,针对传感器特征向量所带有的噪声干扰，利用卡尔曼滤波进行消除；对于直接获取的状态参数，对其进行数据预处理，包括降采样、无效值剔除、缺失值补足，另外，为了提高计算稳定性，将数据做归一化处理，将输入数据的取值范围纳入[0,1]区间；构建基于LSTM的轨迹预测模型，定义网络的输入输出，并对网络进行监督训练。本发明主要应用于对无人机飞行轨迹的预测场合。