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一种改进的双重损失判别函数生成对抗网络的航迹预测模型
1
作者
耿亚南
王硕
《电子信息对抗技术》
2025年第2期66-71,共6页
为提升复杂环境中无人机航迹预测精度,提出一种改进的双重判别损失生成对抗网络的航迹预测模型。首先,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络提取航迹特性数据,并引入池化器获取无人机相对位移的交互向量,以提高模型环境抗...
为提升复杂环境中无人机航迹预测精度,提出一种改进的双重判别损失生成对抗网络的航迹预测模型。首先,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络提取航迹特性数据,并引入池化器获取无人机相对位移的交互向量,以提高模型环境抗干扰性。其次,构建生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)在相互博弈下不断优化改进。最后,引入对抗损失和位移损失的双重损失判别函数,提升模型整体预测精度。通过与3种较流行的预测模型实验对比结果表明,改进的GAN模型相比传统算法在航迹预测精度和稳定性上都有显著提升。
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关键词
航迹预测
长短期记忆网络
生成对抗网络
双重损失判别
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职称材料
题名
一种改进的双重损失判别函数生成对抗网络的航迹预测模型
1
作者
耿亚南
王硕
机构
滑县科技创新研究院
宇通客车股份有限公司
出处
《电子信息对抗技术》
2025年第2期66-71,共6页
基金
郑州市重大科技专项(2021KJZX0060)。
文摘
为提升复杂环境中无人机航迹预测精度,提出一种改进的双重判别损失生成对抗网络的航迹预测模型。首先,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络提取航迹特性数据,并引入池化器获取无人机相对位移的交互向量,以提高模型环境抗干扰性。其次,构建生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)在相互博弈下不断优化改进。最后,引入对抗损失和位移损失的双重损失判别函数,提升模型整体预测精度。通过与3种较流行的预测模型实验对比结果表明,改进的GAN模型相比传统算法在航迹预测精度和稳定性上都有显著提升。
关键词
航迹预测
长短期记忆网络
生成对抗网络
双重损失判别
Keywords
track prediction
LSTM
GAN
daul loss discrimination
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
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1
一种改进的双重损失判别函数生成对抗网络的航迹预测模型
耿亚南
王硕
《电子信息对抗技术》
2025
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