典型文献
基于LSTM-KF的无人机航迹跟踪算法
文献摘要：
在量测信息有限的情况下,针对使用单一运动模型的卡尔曼滤波(KF)算法难以应对无人机航道跟踪的问题,提出了一种新颖的将长短期记忆网络(LSTM)和KF算法结合的LSTM-KF算法.首先,使用LSTM预测目标平均速度和瞬时速度的方法解决了非参数模型在位置预测任务中泛化能力差的问题.其次,分析了KF算法使用运动模型的预测局限性,提出利用LSTM的预测结果修正运动模型的预测结果的方法,来降低预测误差.修正后的预测结果与量测数据结合,实现对目标的状态估计.最后,将所提LSTM-KF算法在生成的轨迹上进行了验证,仿真结果证明,LSTM-KF算法比已有模型具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.
文献关键词：
无人机;长短期记忆网络;卡尔曼滤波;航迹跟踪
中图分类号：
作者姓名：
刘金铭;张玉艳;张碧玲
作者机构：
北京邮电大学 网络教育学院,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]刘金铭;张玉艳;张碧玲-.基于LSTM-KF的无人机航迹跟踪算法)[J].北京邮电大学学报,2022(05):121-128
A类：
B类：
KF,无人机航迹,航迹跟踪,跟踪算法,量测信息,运动模型,卡尔曼滤波,航道,长短期记忆网络,平均速度,瞬时速度,非参数模型,在位,位置预测,泛化能力,结果修正,正运动,来降,预测误差,量测数据,数据结,状态估计,跟踪精度
AB值：
0.325658
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