【摘 要】
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海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性有更高的要求，而舰船轨迹数据特征复杂度较高，传统的预测算法精度低，耗时长。为此，提出了一种基于变分自编码的海面舰船轨迹预测算法。首先
【基金项目】
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国防科技创新特区引领基金:18-163-00-75-004-078-01
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海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性有更高的要求，而舰船轨迹数据特征复杂度较高，传统的预测算法精度低，耗时长。为此，提出了一种基于变分自编码的海面舰船轨迹预测算法。首先将轨迹坐标数据集转化为轨迹移动矢量集，使用变分自编码完成轨迹运动特征的提取与生成预测；同时为提高轨迹预测精度，将变分自编码网络的隐空间分布设定为混合高斯分布，使其更加符合真实的数据分布特征，并在隐空间完成轨迹特征的分类，实现了端到端的轨迹预测。仿真结果表明相对于传统的轨迹预测算法，基于变分自编码的预测算法误差降低了41.19%，训练耗时降低了80.3%，且改进后算法预测误差降低了85.48%。
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