基于EMD-DESN的无人机集群航迹目的地预测 - 薛锡瑞; 黄树彩; 韦道知; 吴建峰 (系统工程与电子技术, 2024)
TN911.7; 无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群作战样式多样、运动模式复杂,导致集群航迹目的地难以预测.为解决上述问题,本文提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和深度回声状态网络(deep echo state network,DESN)的UAV集群航迹目的地预测算法.为使集群运动模型更真实地模拟UAV集群作战过程,本文引入航向误差时变方差,改进了Olfati-Saber集群运动模型的虚拟领导项.为处理因群内的协同作用和集群航向误差导致的运动非平稳性,引入了EMD,对UAV航迹序列进行重构.考虑到获知航迹的时序性,设计了滑窗结构,采用DESN对重构航迹的不同时段进行目的地预测.仿真实验结果表明,本文提出的EMD-DESN算法较基本DESN算法能以更高的准确度预测UAV集群航迹目的地,并能更早地实现稳定的正确预测.