基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP).引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹.构造输入输出的轨迹数据对,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步预测过程中模型性能的变化,实现端到端的轨迹预测.仿真结果表明,该方法能够从历史轨迹数据中提取更多的轨迹特征,在多步轨迹预测中具有明显的优势.与KFTP和HMMTP算法相比,EDMTP的误差增长率分别同比下降了2.18%和3.52%,取得了较好的轨迹预测效果.
推荐文章
基于Bi-LSTM的无人机轨迹预测模型及仿真
无人机
轨迹预测
Bi-LSTM
循环神经网络
自主防撞
时间序列
基于EEMD技术在电力信息安全中的多步时间序列预测方法
势态感知
集合经验模态
极限学习机
混合人工鱼群
多步时间序列预测
基于邻近相点聚类分析的多变量局域多步预测
聚类分析
局域模型
多步预测
综合判据
基于LSTM模型的短期负荷预测
短期负荷预测
LSTM神经网络
工业用户
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术
来源期刊 航空兵器 学科
关键词 轨迹预测 LSTM 编码器-解码器 监督学习 多步预测
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 临近空间高超声速目标拦截技术|Near Space Hypersonic Target Intercepting Technology
研究方向 页码范围 49-54
页数 6页 分类号 TJ761|TP181
字数 语种 中文
DOI 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0175
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
轨迹预测
LSTM
编码器-解码器
监督学习
多步预测
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
航空兵器
双月刊
1673-5048
41-1228/TJ
大16开
河南省洛阳市030信箱3分箱
1964
chi
出版文献量(篇)
2141
总下载数(次)
10
总被引数(次)
8123
论文1v1指导