基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法
王娜1
罗亮2
彭锟2
张鑫海2
1.天津工业大学控制科学与工程学院,天津,300387;天津市电气装备智能控制重点实验室,天津,300387;微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学),天津,3000722.天津工业大学控制科学与工程学院,天津,300387
摘要：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.
关键词：多步轨迹预测组稀疏编码卡尔曼滤波最小角回归
分类号：TN953(雷达)
资助基金：天津市重点研发计划项目(19YFHBQY00040)教育部重点实验室开放基金(MOMST2016-4)
论文发表日期：2023-12-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 70-77 )
英文信息