一种机载传感器故障情况下的飞行轨迹预测方法

本发明公开了一种机载传感器故障情况下的飞行轨迹预测方法，包括以下步骤：S1、在公开的ADS－B飞行器端和地面站端数据集中筛选出用于轨迹预测的数据；S2、利用Student－t分布变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波模型优化S1中的数据；S3、制作飞行器轨迹预测时空特征数据集，所述特征数据集包括训练集、验证集和测试集；S4、建立混合网络预测模型，并利用S3中的特征数据集训练混合网络预测模型；S5、利用混合网络预测模型预测飞行轨迹。本发明利用多路时空混合特征提取的预测模型，充分考虑了目标多维状态信息对目标轨迹预测的影响，也能够反映目标状态的时序信息之间的内在联系，能够保障模型预测的可靠性和准确性。