[发明专利]一种基于LSTM神经网络的群目标行进趋势预测方法

摘要

本发明提供了一种基于LSTM神经网络的群目标行进趋势预测方法，利用群目标间的相对空间关系对实际场景中的交互性群目标进行建模，建立LSTM长短时记忆神经网络进行轨迹位置预测计算。依据群组中单目标间联络通信、协同合作关系、单目标型号特征以及群目标活动性质进行依赖预测，排除不合理因素，得出群目标行进轨迹趋势的最小预测空间，对最终预测结果进行可视化表达。与传统对单一目标轨迹预测相比，本发明解决了对具有一定相关性、交互性的复杂群目标行进趋势预测的相关问题，能够充分利用目标历史航迹、目标关联关系、目标型号类别、目标体量特征、目标活动性质等信息综合全面地进行推算、预测，尽准地提供了群目标行进趋势的预测结果。