[发明专利]一种基于双通道双向神经网络的飞行器轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202110065729.7 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112859898B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 庄学彬;谢扬帆;陈洪波;席泽璞;曾昆 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08;G05D1/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双通道双向神经网络的飞行器轨迹预测方法，应用于高超声速飞行器，包括：构建飞行轨迹的预训练数据集；构建双通道双向神经网络；通过所述预训练数据集对所述双通道双向神经网络的神经网络参数进行预训练；通过实时轨迹数据对所述神经网络参数进行再训练；通过训练后的双通道双向神经网络对无观测数据段进行轨迹预测。本发明能够减少了轨迹预测中对飞行器相关参数的依赖，实现了对飞行器轨迹智能、快速、准确的预测，满足了实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双通道 双向 神经网络 飞行器 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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