【摘 要】
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随着目前空战武器装备的迅猛发展，对于高空高速大机动目标的轨迹预测越来越占据重要的战略地位。为了解决目前存在的目标轨迹预测不足的问题，本文提出了融合小波分解（wavelet decomposition, WD）和长短期记忆（long short term memory, LSTM）网络的模型来对机动目标的轨迹进行预测。首先，通过小波分解将输入的轨迹时间序列分解为1个低频分量（CD1）和3个高频分量（
【基金项目】
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国家自然科学基金（72071183）； 山西省自然科学基金（201901D111164）； 山西省回国留学人员科研项目（2020-114）； 中国高校产学研创新基金项目（2019ITA0cxy0023）资助；
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随着目前空战武器装备的迅猛发展，对于高空高速大机动目标的轨迹预测越来越占据重要的战略地位。为了解决目前存在的目标轨迹预测不足的问题，本文提出了融合小波分解（wavelet decomposition, WD）和长短期记忆（long short term memory, LSTM）网络的模型来对机动目标的轨迹进行预测。首先，通过小波分解将输入的轨迹时间序列分解为1个低频分量（CD1）和3个高频分量（CA1,CA2,CA3）。然后，利用长短期记忆网络对时间序列处理的优势进行分量预测。最后，将分量预测结果进行重构并与原始轨迹进行对比验证，结果表明所提模型对于轨迹预测具有较高的精确度。为了排除实验结果的偶然性，本文用两组数据进行验证。通过对比实验显示，所提模型与其他两种模型相比预测误差更小。
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