基于分阶段自编码器与注意力机制的舰载机着舰航迹实时预测模型

作     者：李哲 刘奕阳 王可 杨杰 李亚飞 徐明亮 LI Zhe;LIU Yiyang;WANG Ke;YANG Jie;LI Yafei;XU Mingliang

作者机构：郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心郑州450001 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第9期

页      面：273-282页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(62036010) 河南省自然科学基金(232300421235) 国防科技工业海洋防务技术创新中心创新基金(JJ-2022-709-01) 中国博士后科学基金(2020M682348) 国家自然科学基金面上项目(61972362,62372416) 

主　　题：舰载机着舰 航迹预测 长短期记忆网络 自编码器 注意力机制 

摘      要：航空母舰舰载机着舰过程中应沿相对固定的航迹下滑,以保证触舰点位于舰艉拦阻系统所在的区域,因此舰载机航迹是着舰信号官进行指挥决策的重要依据之一。舰载机航迹实时预测有助于着舰信号官判断着舰作业发展态势,及时形成正确的航迹纠偏引导指令。为此,提出一种基于分阶段自编码器与注意力机制的着舰航迹实时预测模型。第一阶段采用降噪自编码器对历史航迹数据进行特征提取;第二阶段基于长短期记忆网络构建时序自编码器,同时引入注意力机制对不同时刻的编码器输出分配不同的权重,自适应学习其对最终预测结果的影响强度。通过仿真实验将所提模型与6种基线模型进行对比,结果表明,所提模型的综合性能优于基线模型,能够满足着舰航迹实时准确预测的应用需求。