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作者：吴泽;谭目来;丁达理;郭政委;
单位：空军工程大学航空工程学院;94865部队;
摘要：当前空战对抗条件下目标经常出现中大过载、强机动的现象，导致机动轨迹预测难度大。针对当前传统轨迹预测方法预测精度低、可预测时间短的问题，提出了一种基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络(BO-Bi-LSTM)多步轨迹预测方法。分析滑动预测方法，建立了在线滚动预测数学模型，解决了预测值的构造问题；利用贝叶斯优化方法自动对网络超参数进行寻优，迭代之后得到最优的超参数；对滚动优化滑动窗口长度进行分析，在经典滑动窗口长度中得出预测精度最高的滑动窗口长度；为检验该方法在机动轨迹上的预测性能，对一段经典机动飞行轨迹进行预测仿真，与其他3种神经网络预测模型进行对比，仿真结果证明贝基于叶斯优化的双向长短期记忆网络多步轨迹预测方法在预测精度上高于其他3种神经网络，在三维轨迹误差小于200 m的精度能持续预测4.5 s左右。
关键词：轨迹预测;;双向长短期记忆网络;;在线滚动预测理论;;贝叶斯优化;;滚动优化滑动窗口长度
