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不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法和系統(tǒng)

文檔序號:40463769發(fā)布日期:2024-12-27 09:29閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,包括:

2.如權(quán)利要求1所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,步驟1的“將q個信號分量中的前k個且包括第k個信號分量作為有用的信號分量s1”具體包括:

3.如權(quán)利要求1所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,步驟2具體包括:

4.如權(quán)利要求1-3中任一項所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,通過式(11)將交互圖gs中各節(jié)點及其鄰居的隱藏特征進行聚合,獲得艦船的動態(tài)空間交互,由此得到艦船的交互特征

5.如權(quán)利要求4所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,步驟4的融合方法包括:通過時間卷積函數(shù)對時間步t處第n艘艦船的未來位置進行預(yù)測,并計算預(yù)測的艦船速度;

6.一種不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測系統(tǒng),其特征在于,包括:

7.如權(quán)利要求6所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測系統(tǒng),其特征在于,噪聲濾除模塊具體包括:

8.如權(quán)利要求6所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測系統(tǒng),其特征在于,運動模式提取模塊具體包括:

9.如權(quán)利要求6-8中任一項所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測系統(tǒng),其特征在于,通過式(11)將交互圖gs中各節(jié)點及其鄰居的隱藏特征進行聚合,獲得艦船的動態(tài)空間交互,由此得到艦船的交互特征

10.如權(quán)利要求9所述的不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法,其特征在于,艦船軌跡預(yù)測模塊的融合方法包括:通過時間卷積函數(shù)對時間步t處第n艘艦船的未來位置進行預(yù)測,并計算預(yù)測的艦船速度;


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種不確定性環(huán)境下無人水面艦船集群軌跡預(yù)測方法和系統(tǒng),其包括:步驟1,采用自適應(yīng)線性調(diào)頻模式分解算法,將原始軌跡數(shù)據(jù)分解為Q個信號分量,將Q個信號分量中的前k個且包括第k個信號分量作為有用的信號分量,將剩余的信號分量作為艦船軌跡數(shù)據(jù)的噪聲,并濾除;步驟2,基于Mamba對艦船軌跡的時間相關(guān)性構(gòu)建模型,通過構(gòu)建好的模型提取艦船的運動模式;步驟3,根據(jù)每個艦船及其周圍艦船在每個時間步的空間位置構(gòu)建交互圖,更新交互圖每個節(jié)點和邊的信息,獲取艦船的交互特征;步驟4,將步驟2的運動模式和步驟3的交互特征進行融合,預(yù)測艦船的未來軌跡。本發(fā)明能夠減少噪聲對艦船軌跡預(yù)測的影響,提高預(yù)測精度。

技術(shù)研發(fā)人員:胡滿江,高銘,陳鑫,邊有鋼,秦兆博,謝國濤,王曉偉,丁榮軍,秦洪懋,秦曉輝,徐彪
受保護的技術(shù)使用者:湖南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/26
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