CN119415877A 一种航迹预测智能优化系统及方法 （青岛理工大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种航迹预测智能优化系统分类。使用机器学习预测作为基于UKF的伪测量利用伪测量数据对传播状态进行校正，再利用2步骤二：通过采用机器学习模型训练对步骤一种的数据集步骤三：采用估计算法通过飞机动力学传播当前状态2.根据权利要求1所述的一种航迹预测智能优5.根据权利要求3所述的一种航迹预测智能优化T}估计HMMS提取的位置数据局信息和速tt36.根据权利要求5所述的一种航迹预测智能优化系统及方法，其特征在于：所述T}的具体方式为训练后的模型通过取之前的测量到时间步长t来产生一个伪测量，该估计算预测数据驱动的伪测量值，即N((t+1),(t+1))，作为后验预测的输入，具体公式如下；K+1表示在K+1的测量协方差矩阵，R表示测量时刻K+1基于时刻K的预测状态的协方差矩阵，Hi表示HK+1的转置矩阵，δ表示权重系数，45[0002]航空领域中，准确地预测飞机的轨迹对于确保航班安全和提高交通效率非常重[0003]基于物理模型的预测方法主要利用航天器的动力学和运动学方程进行轨迹推6[0015]优选的，所述步骤一中的TLE数据从专业的航天机构发布的内容中获取，获取的TLE数据包括卫星的位置参数和速度参数，通过HMMS将TLE数TLE数据解析为可用的数值格[0019]S3、采用用Viterbi算法对Baum_Welch估计后的HMMS的参数找出最准确的隐状态[0021]所述观测状态序列概率用矩阵B表示，其中B[j,k]表示在状态j下产生观测值k的T}估计HMMS提取的位置数据局信息ttN}。T}7[0047]优选的，所述步骤三的具体方式为训练后的模型通过取之前的测量到时间步长t8T}估计HMMS提取的位置数据局信息t9tN}。[0079]S3、采用用Viterbi算法对Baum_Welch估计后的HMMS的参数找出最准确的隐状态T}播状态进行校正，所述步骤三的具体方式为训练后的模型通过取之前的测量到时间步长t的飞行模式。这些隐藏状态之间的转移概率以及它们产生观测序列的概率，都可以通过捉时间维度上的动态变化，从而更准确地预测飞行轨迹，使用机器学习预测作为基于UKF的模型通过处理之前的测量数据到时间步长t来生成一个伪测

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