计算机工程

作者：张显炀, 朱晓宇, 林浩申, 刘刚, 安喜彬

单位：火箭军工程大学 核工程学院, 西安 710025

关键词：轨迹预测,变分自编码器,混合高斯模型,无监督学习,端到端学习

基金：国防科技"引领"基金（18-163-00-75-004-078-01）。

海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性具有较高要求，而舰船轨迹数据特征的高复杂度特性，导致传统预测算法精度低、耗时长，难以达到良好的预测效果。为此，提出一种基于变分自编码器的海面舰船轨迹预测算法。将轨迹坐标数据集转化为轨迹移动矢量集，使用变分自编码器完成轨迹运动特征的提取与生成预测。同时为提高轨迹预测精度，将变分自编码网络的隐空间分布设定为混合高斯分布，使其更符合真实的数据分布特征，并在隐空间完成轨迹特征的分类，实现端到端的轨迹预测。仿真结果表明，相较于传统预测算法GMMTP和VAETP，该算法的预测误差分别降低了85.48%和35.59%。

来源：2020年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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