基于循环神经网络的无人机路径预测算法的研究

发布时间：2025-05-27 01:08

　　无人机的广泛应用一直是近年来军事领域、民用领域研究与攻克的重要的课题,自从无人机问世以来,由于其造价低、使用方便、易操作等特点,在现代战争与各个领域中发挥着重要的作用。在无人机技术飞速发展的同时,各国对于无人机应用体系的研究也在不断进行。在当前世界中,以美国为首的军事大国相继建立了全方位的无人机体系来应对增强其军事实力。在当前互联网技术飞速发展的大环境下,无人机路径预测是其中重要的一部分。本文以无人机的运动过程为研究对象,通过将循环神经网络与启发式阈值相结合,研究在无人机飞行过程中的路径预测算法,提出自己对于路径预测的一些算法。本文针对无人机飞行过程进行建模研究,通常来讲,无人机的飞行过程视为连续变量的动态的变化的系统,通过采用微分学的一些操作手段来处理运行轨迹,利用非齐次变系数微分方程来推导出满足当前路径的微分表达式。但是微分方程的拟合效果是非常复杂的,无人机在实际的飞行过程中受多种因素的影响,有时并不能有效地来拟合真实的运行轨迹。利用建模手段,更易挖掘数据内部特征,并通过实验证明,该方法的有效性。把循环神经网络引入到路径预测上面来,利用循环神经网络在处理时间序列上面的优势,把无人机运...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要内容
    1.4 论文结构安排
第二章 无人机路径预测理论研究
    2.1 引言
    2.2 无人机运动坐标系
    2.3 无人机的路径预测
    2.4 循环神经网络
    2.5 启发式搜索算法
    2.6 本章小结
第三章 基于循环神经网络的无人机路径预测
    3.1 引言
    3.2 路径预测算法
    3.3 本章小结
第四章 基于动态启发式阈值的价值点提取算法
    4.1 引言
    4.2 启发式阈值算法
    4.3 价值轨迹点的提取算法
    4.4 仿真实验及分析
    4.5 本章小结
第五章 基于RNN的路径预测算法
    5.1 引言
    5.2 模拟实验与仿真
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
作者简介及在学位期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：4047265