空军工程大学学报

作者：王娜1,2,3，罗亮1，彭锟1，张鑫海1

单位：1.天津工业大学控制科学与工程学院，天津，300387；2.天津市电气装备智能控制重点实验室，天津，300387；3.微光机电系统技术教育部重点实验室（天津大学），天津，300072\

关键词：多步轨迹预测;组稀疏编码;卡尔曼滤波;最小角回归

基金：天津市重点研发计划项目(19YFHBQY00040)；微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)开放基金(MOMST2016\|4)

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码，通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型，克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题；再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数，进一步改善模型系数估计的准确性；然后改进了卡尔曼滤波算法，并结合上述组稀疏编码算法，来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较，验证了所提方法的有效性。

来源：2023年第6期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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