一种基于图注意力混合神经网络的多航空器4D轨迹预测方法

本发明公开了一种基于图注意力混合神经网络的多航空器4D轨迹预测方法，属于航空技术领域。利用Transformer和长短期记忆网络提取空域内不同航空器历史轨迹隐含信息，将空域内航空器视为节点并构建航空器连接网络图，航空器隐含信息和航空器连接网络图通过图注意力网络进行建模，用于捕获航空器之间的交互信息。图注意力网络将整合空域内所有航空器的轨迹隐含信息并实进行共享和更新，最后通过两个基于长短时记忆网络的解码器对航空器轨迹隐含特征信息进行解码，融合两个解码器的输出通过全连接层输出预测轨迹，相比不考虑航空器空间交互信息的方法提高了飞行轨迹预测的准确性，而准确的轨迹预测技术为后续风险感知技术和冲突解脱技术提供了支撑。