【摘 要】
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空战过程中对目标飞行器轨迹的精准预测，能够大幅提升我机取得空中优势的能力。为此，本文针对现有的各类轨迹预测算法求解出的基准预测值，提出了一种通用性强，计算耗时短，精度提升高的基于Transformer模型的预测误差补偿（Transformer-based Prediction Error Compensation,TFPEC）方法，以进一步提高轨迹预测结果的准确性。首先在基准预测值的基础上，建立了
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073267,61903305）； 航空科学基金（201905053001）；
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空战过程中对目标飞行器轨迹的精准预测，能够大幅提升我机取得空中优势的能力。为此，本文针对现有的各类轨迹预测算法求解出的基准预测值，提出了一种通用性强，计算耗时短，精度提升高的基于Transformer模型的预测误差补偿（Transformer-based Prediction Error Compensation,TFPEC）方法，以进一步提高轨迹预测结果的准确性。首先在基准预测值的基础上，建立了基于Transformer的特征提取模型来处理目标飞行器的历史轨迹序列，得到轨迹特征矩阵；其次利用多层感知机结构对特征矩阵进行回归计算，求解轨迹预测误差补偿值；然后利用傅里叶变换将轨迹变换到频域进行模值分析，计算误差补偿系数；最后对基准预测值、误差补偿值以及补偿系数进行综合计算，以获得最终的轨迹预测结果。为验证本文所提方法的有效性，结合了四种现有轨迹预测算法，在飞行员一对一格斗空战中所产生的数据集上进行了测试。实验结果表明本文方法能够有效地提升轨迹预测结果的精度，适用于空战环境下的飞行器轨迹预测任务。
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