【摘 要】
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针对现有航迹预测技术中,存在无模技术缺乏理论分析支持、能力有限、适用范围窄、有模技术先验假设过多、前提条件严苛、通用性差等问题,通过理论推导,利用循环和多层神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金(61790550,61790554)~~
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针对现有航迹预测技术中,存在无模技术缺乏理论分析支持、能力有限、适用范围窄、有模技术先验假设过多、前提条件严苛、通用性差等问题,通过理论推导,利用循环和多层神经网络结构,研究提出了具有理论严谨、先验假设少、适用范围广、通用性强等优点的不确定航迹自适应预测模型,同时给出了典型的实现方法。该模型克服了现有航迹预测方法的缺点与不足,并具有无模与有模两类技术的优点与长处,仿真和实测实验验证表明:该模型能很好地提取识别出数据中存在的模式,并基于模式,进行正确有效地预测,能有效解决不同实际环境中的航迹预测问题,效果明显。
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