基于特征解耦和Mamba网络的飞行轨迹预测方法

本发明公开了基于特征解耦和Mamba网络的飞行轨迹预测方法，包括：数据准备：采集多模态飞行轨迹数据，构建多维时间序列数据集；模型构建：构建并使用多维时间序列数据集训练飞行轨迹预测模型；轨迹预测：将飞行器的原始轨迹特征输入飞行轨迹预测模型，生成预测轨迹，本发明合了特征解耦、时空融合注意力和Mamba网络，以在复杂动态环境中实现精确高效的预测，同时保留物理可解释性，实现复杂动态环境下的高精度轨迹预测。