摘要
本发明涉及海上船只目标超视距监视监测技术领域,具体为一种紧凑型地波雷达海上船只航迹预测方法及系统,获取AIS航迹数据,转换为雷达坐标系下的距离、速度和方位角作为特征参数,经预处理和滑动窗口分割为n个历史时间步的多维目标特征作为预测模型的输入,模型输出未来单时间步的预测结果;预测模型中,每个编码器层从输入特征中提取不同深度的时序特征,并利用若干个不同的注意力机制对时间序列特征进行建模;最后一层编码器的输出通过线性映射层,将高维时序表示转化为输出的未来时间步的预测特征。利用多头自注意力机制动态分配多维目标特征的权重,捕捉不同特征间的复杂关联,从多个角度分析不同时间步之间的关系,增强抗干扰能力。
技术关键词
航迹预测方法
航迹数据
紧凑型
编码器
船只
前馈神经网络
雷达
预测模型训练
时间序列特征
滑动窗口法
注意力机制
方位角
预测特征
时序特征
船舶自动识别系统
坐标系
样本
系统为您推荐了相关专利信息
多任务模型训练方法
分类网络
多尺度特征融合
注意力
图像处理方法
融合特征
变化检测模型
变化检测方法
全局平均池化
特征提取模块
残差模型
去噪模型
交叉注意力机制
结构特征提取
结构编码器
可视化特征
数据可视化
可视化方法
机器学习模型
频域特征提取