基于HYPACK的矢量航迹线生成方法研究.PDF
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基于船舶航迹预测的会遇避碰方法研究.pdf
基于船舶航迹预测的会遇避碰方法研究
摘要
国际经济一体化与贸易全球化进程的加速以及人工智能技术的飞跃进步，现代海洋
运输业中船舶的现代化和智能化已成为必然趋势。在显著提升海运效能的同时，也为海
上智能交通管理带来了全新的挑战。特别是考虑到船舶自身固有的非线性运动属性、时
滞效应以及受外界复杂海况如风浪流相互影响等因素，使船舶会遇期间存在很大的安全
风险。对此，本文提出了一种基于航迹预测技术的船舶会遇避碰决策辅助方法。该方法
通过船舶机理模型与数据驱动方法，对船舶航迹进行建模分析，提供有效的决策支持信
息，在对船舶会遇避碰上考虑了历史航行数据对未来航迹的影响，从而增强船舶在会遇
期间的避碰的能力
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基于航迹数据的飞行状态识别方法研究.pptx
基于航迹数据的飞行状态识别方法研究;;引言;;;本研究旨在提出一种基于航迹数据的飞行状态识别方法，包括数据预处理、特征提取、状态分类和结果评估等步骤。;航迹数据获取与预处理;;;;飞行状态特征提取与分析;傅里叶变换;;;基于机器学习的飞行状态识别模型构建;;模型优化;;实验设计与结果分析;;;;基于深度学习的飞行状态识别模型优化;深度学习算法原理;;;总结与展望;;;;THANKS.
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基于深度学习的船舶航迹预测方法研究及应用.docx
基于深度学习的船舶航迹预测方法研究及应用
一、引言
随着全球贸易的繁荣和海洋运输的日益发展，船舶的航行安全与效率成为了航运业关注的焦点。为了更好地保障船舶的航行安全，提高航行效率，对船舶的航迹进行准确预测显得尤为重要。传统的航迹预测方法往往依赖于简单的数学模型和经验公式，难以应对复杂的海洋环境和多变的航行条件。近年来，深度学习技术的快速发展为船舶航迹预测提供了新的思路和方法。本文将基于深度学习技术，对船舶航迹预测方法进行研究，并探讨其在实际应用中的效果。
二、深度学习在船舶航迹预测中的应用
1.数据准备与处理
首先，我们需要收集大量的船舶航行数据，包括船舶的位置、速度、航向、时间等信息。这些数
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基于动态导引的船舶航迹控制方法研究.pdf
基于动态导引的船舶航迹控制方法研究
摘要
随着我国海洋资源的开发逐渐向更深、更远的方向发展，海上作业也日益增多，船
舶的使用量也随着增加，船舶航迹控制变得尤为重要，因为需要让船舶在外界环境干扰
的情况下，按照规定的航线进行航行，实现经济性和安全性航行。本文主要研究船舶航
迹控制问题，借鉴国内外已有的相关研究成果，根据目前国内外的研究可以发现，依然
有部分问题未能很好地解决。本文将就船舶模型具有不确定性和船舶运动存在的未知扰
动问题进行解决。结合改进积分视线导引，设计船舶航迹自适应神经滤波反步控制器。
本文主要完成以下工作：
首先，根据船舶自身的运动特性，通过对船舶运动学和动力学模型的理论分析后
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一种基于航路点的无人机编队生成-切换航迹规划方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113359848 B
(45)授权公告日 2022.08.26
(21)申请号 202110762496.6 (56)对比文件
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基于航空器航迹途径序列处理的活动区域简述生成方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114547973 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210124194.0
(22)申请日 2022.02.10
(71)申请人 中国电子科技集团公司第二十八研
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基于矢量量化对抗生成网络的情感音乐生成方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117809598A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202410151211.9
(22)申请日2024.02.02
(71)申请人陕西师范大学
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基于多模态学习的短期航迹预测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117421984A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311448667.3
(22)申请日2023.11.02
(71)申请人中国人民解放军海军航空大学
地址
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基于重采样下的航迹循环预测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113393032 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110658739.1
(22)申请日 2021.06.15
(71)申请人 西安
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基于规则评分的航迹匹配区选择方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114812568 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210194364.2
(22)申请日 2022.03.01
(71)申请人 航天科工智能运筹与信息安全研究
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《基于四维航迹运行下的航空器冲突探测与解脱方法研究》.docx
《基于四维航迹运行下的航空器冲突探测与解脱方法研究》
一、引言
随着航空交通的日益繁忙，空中交通管理面临着巨大的挑战。为了确保航空器的安全运行，冲突探测与解脱技术显得尤为重要。传统的二维或三维航迹运行下的冲突探测方法已无法满足现代航空交通的需求。因此，本文将研究基于四维航迹运行下的航空器冲突探测与解脱方法，以提高空中交通管理的效率和安全性。
二、四维航迹运行概述
四维航迹运行（4DTrajectoryBasedOperations，4D-TBO）是一种新型的空中交通管理方法。它通过引入时间维度，实现了对航空器飞行轨迹的精确描述和预测。四维航迹包括航空器的位置、速度、高度和计划飞行时间等信
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基于多雷达传感器的航迹融合方法研究的开题报告.docx
基于多雷达传感器的航迹融合方法研究的开题报告
一、研究背景
随着现代航空和航天技术的发展，飞机和导弹的雷达探测能力越来越强，多种波束雷达、多参数雷达等传感器的应用也越来越广泛。对于这些多雷达传感器的数据，如何对其进行融合，能够提高目标检测和跟踪的能力，是目前研究领域的热点问题之一。航迹融合是多雷达数据融合的一个重要组成部分，也是目前研究的热点之一。
二、研究内容
本课题的主要研究内容是基于多雷达传感器的航迹融合方法研究。通过对多种雷达传感器采集的目标数据进行处理，建立目标的航迹模型，并且采用先进的融合算法对目标的航迹数据进行求解、估计和补偿，以提高航迹的准确度和可靠性。具体的研究内容包括以下几
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基于深度学习的多源航迹关联研究.pdf
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文
基于深度学习的多源航迹关联研究
摘要
多源航迹关联通过关联算法，将从不同传感器或数据源中获取的航迹信息
关联到同一目标上，作为解决航迹配对的核心技术，在日益复杂的海上交通环
境监测中起到重要作用。近年来随着海上的航迹数量飞速增长以及部分航迹存
在中断现象，进一步增大了多源航迹关联的难度。传统的航迹关联方法大多应
用在航迹数量较低的环境，但面对如今航迹更复杂、更密集的海上环境，体现
出了通信量大、需要大量仿真以及人工设置参数等缺陷，航迹关联的准确性不
高。深度学习方法是一种基于神经网络的数据驱动方法，可以充分利用海量的
航迹数据，应用于航迹密度高，数据量大的场景。
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试论飞行器航迹预测方法研究.pptx
试论飞行器航迹预测方法研究;引言
飞行器航迹预测基础理论
基于历史数据的航迹预测方法
基于动力学模型的航迹预测方法
基于组合模型的航迹预测方法
飞行器航迹预测方法性能评估
总结与展望;引言;;;;飞行器航迹预测基础理论;;;;基于历史数据的航迹预测方法;;;时间序列分析;;基于动力学模型的航迹预测方法;;;根据动力学模型和已知的飞行状态信息，对未来的航迹进行预测，包括航向、航速、高度等参数的变化情况。;;基于组合模型的航迹预测方法;;;碰撞避免;;飞行器航迹预测方法性能评估;;;结果分析;总结与展望;;;;感谢观看
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基于车辆位置数据的特大城市矢量路网的生成方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112837393 A
(43)申请公布日
2021.05.25
(21)申请号 20191