[发明专利]一种无人机实时轨迹预测方法

权利要求书

1.一种无人机实时轨迹预测方法，其特征在于，步骤如下：

(1)获取数据：采集无人机历史ADS-B数据，得到无人机时间戳、无人机ID、纬度、经度、高度、水平速度、飞行时间的数据信息；

(2)数据预处理：将上述获取到的数据信息按飞行时间进行排序，将纬度和经度转换成直角坐标；并删除获取到的数据中非固定时间间隔和存在不明显位置信息的轨迹数据；

(3)生成无人机轨迹各个变量数据集：对上述步骤(2)预处理后的数据进行筛选，得到纬度、经度、高度和水平速度数据，并计算无人机的垂直速度，生成相应的时间序列数据；

(4)利用马尔科夫模型确定无人机状态；

(5)根据无人机的状态，增添BN层，建立基于LSTM网络的无人机轨迹预测模型；

(6)预测无人机的经度、纬度及高度；

所述步骤(4)的具体过程如下：

(41)对数据集进行分组：

将步骤(3)中的数据集按不同的时间间隔分组，生成相应时间间隔的无人机轨迹时间序列数据；

(42)划分无人机的飞行状态：

根据无人机的水平速度v_x和垂直速度v_y，对无人机的飞行状态进行划分；当v_y＞0.1米/秒，无人机处于上升状态S₁；当米/秒且v_y∈[-0.1,0.1]米/秒，无人机处于平飞状态S₂；当v_y＜-0.1米/秒，无人机处于下降状态S₃；当v_x∈[-0.1,0.1]米/秒且v_y∈[-0.1,0.1]米/秒，无人机处于悬停状态S₄；

(43)计算初始状态概率：

假设无人机速度的时间序列的取值空间为(v_xi,v_yi),i＝1,2…n，一共有n个观测值，根据无人机速度的时间序列，无人机被划分为4个状态S＝{S₁,S₂,S₃,S₄}；(v_xn,v_yn)作为最后一个速度的观测值，不考虑(v_xn,v_yn)在n时刻对应的转移状态；假设根据无人机速度的时间序列的前n-1个已知值，有c_i个无人机处于状态S_i，有那么无人机状态S_i的初始状态概率为

(44)计算一步转移概率矩阵：

根据已知的无人机速度的时间序列{(v_xt,v_yt),t∈T}，有c_i个无人机处于状态S_i，假设其中下一时刻转移到状态S_j的数据有c_ij个；则无人机从状态S_i转移到状态S_j的一步转移概率为由p_ij组成的无人机状态转移矩阵p为一步状态转移概率矩阵；

(45)无后效性检验：

采用χ²统计量检验无人机速度的时间序列的无后效性；无人机有4种飞行状态，将边际概率定义为：

统计量服从自由度为(m-1)²的χ²分布；选定置信度α，查χ²分布临界值表得令：

若则无人机速度的时间序列具有无后效性；

(46)利用一步转移概率矩阵预测无人机飞行状态：

若在t时刻无人机处于状态S_i，且一步状态转移概率矩阵p的第i行无人机状态转移概率的最大值为p_ij，则在t+1时刻，无人机处于状态S_j，故预测在t+1时刻，无人机将转移到状态S_j；

所述步骤(5)的具体过程如下：

(51)初始化LSTM网络各层参数；

(511)初始化LSTM输入层参数；

当搭建无人机轨迹预测LSTM网络的输入层时，每次批量训练40个样本，与步骤(41)对应，时间步长初始值设为10、20、30、40、50；

(512)初始化LSTM隐含层参数；

当搭建LSTM网络的隐含层时，隐含层层数设置为2，每层50个神经元；

(513)初始化LSTM网络层参数；

激活函数选择sigmoid函数和tanh函数，初始化网络层的权重和偏置；

(514)损失函数设置；

在无人机轨迹预测LSTM网络中采用平方差损失函数；

(52)确定LSTM的输入样本特征与输出样本特征；

(521)构建输入样本特征；

将步骤(3)得到的五个变量的数据集：纬度、经度、高度、水平速度和垂直速度，按照步骤(511)设置的时间步长划分为时间序列；

(522)构建输出样本特征；

神经网络输出样本特征为时间序列最后一个时刻的纬度、经度、高度；

(523)数据标准化；

输入样本特征通过增添的BN层，进行批量离差标准化；

所述步骤(6)的具体过程如下：

(61)模型训练及测试；

随机抽取上述步骤(3)得到的无人机轨迹数据集的75％作为训练集，剩余的25％作为测试集；

(62)优化器选择；

采用Adam优化器，并使学习率自动调整；

(63)数据去标准化；

对LSTM模型的输出值，通过BN层，进行逆离差标准化，得到的纬度、经度、高度即为预测的无人机轨迹点；

(64)预测精度评价；

采用平均绝对误差作为评价指标。

2.根据权利要求1所述的无人机实时轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中纬度、经度、高度、水平速度的时间序列由ADS-B数据预处理及筛选后得到，垂直速度的时间序列通过计算高度变化值除以飞行时间间隔得到，最终的无人机轨迹数据集包括纬度、经度、高度、水平速度和垂直速度五个变量。