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基于Bi-LSTM的无人机轨迹预测模型及仿真
基于Bi-LSTM的无人机轨迹预测模型及仿真
作者:
宋敏
岳龙飞
曹晓剑
杨任农
王新
原文服务方:
航空工程进展
无人机
轨迹预测
Bi-LSTM
循环神经网络
自主防撞
时间序列
摘要:
传统轨迹预测模型存在模型简化较大、考虑因素较少等问题.结合飞行轨迹连续性、时序性、交互性的特点,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的轨迹预测模型,将入侵者的位置、姿态和两机的相对信息同时作为轨迹预测模型的输入,更加符合真实轨迹变化规律;对建立的基于 Bi-LSTM的轨迹预测模型采用综合考虑动量和速度的自适应调整学习步长的学习算法进行训练;并与基于 Elman神经网络的轨迹预测模型进行仿真对比分析.结果表明:与基于 Elman神经网络的轨迹预测模型相比,所提模型在不同方向预测 200个点的平均绝对误差不超过4 m,三维预测效果更优,可以较为准确地进行轨迹预测.
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轨迹数据
异常检测
特征提取
双向长短时记忆网络
结合Bi-LSTM与VDCNN的社交网络攻击性言论识别方法
攻击性言论识别
文本分类
卷积神经网络
深度残差网络
无人机飞控系统设计及基于RTX/Windows的实时仿真
飞行控制系统
小型无人机
RTX
实时仿真
内容分析
文献信息
版权信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于Bi-LSTM的无人机轨迹预测模型及仿真
来源期刊
航空工程进展
学科
关键词
无人机
轨迹预测
Bi-LSTM
循环神经网络
自主防撞
时间序列
年,卷(期)
2020,(1)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
77-84
页数
8页
分类号
V249.122+.3|E844
字数
语种
中文
DOI
10.16615/j.cnki.1674-8190.2020.01.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杨任农
空军工程大学空管领航学院
84
283
9.0
12.0
2
宋敏
空军工程大学空管领航学院
15
79
5.0
8.0
3
王新
空军工程大学空管领航学院
5
0
0.0
0.0
4
岳龙飞
空军工程大学空管领航学院
6
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
二级参考文献
(59)
共引文献
(71)
参考文献
(10)
节点文献
引证文献
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同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1986(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1993(1)
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研究主题发展历程
节点文献
无人机
轨迹预测
Bi-LSTM
循环神经网络
自主防撞
时间序列
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空工程进展
主办单位:
中国航空学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-8190
CN:
61-1479/V
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
2010-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
1230
总下载数(次)
0
总被引数(次)
3010
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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