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作者：贾燎原;曹伟;张晓峰;陆翔;周恒亮;
单位：中国船舶集团有限公司第七二四研究所;
摘要：针对目前智能航迹关联算法关联准确率较低的问题，提出一种由残差网络、双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory,BiLSTM）与改进的卷积注意力模块（improved convolutional block attention module,ICBAM）结合而成的残差BiLSTM-ICBAM航迹关联模型。在BiLSTM模型的基础上引入残差网络，增强模型提取航迹上下游特征的同时抑制网络退化问题；加入改进的CBAM注意力模块，分析输入信息与当前航迹特征的相关性并突出关键特征的影响，进而增强局部特征提取能力以及误差跟踪能力；在航迹关联数据上的实验结果表明，残差BiLSTM-ICBAM航迹关联模型比现有方法在准确率、稳定性中表现出了明显的性能优势。
关键词：航迹关联;;残差网络;;双向长短时记忆神经网络;;卷积注意力模块
