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摘要
为提高对地观测卫星搜索海上船舶效能,提出了一种根据卫星对地观测幅宽和船舶最大航速划分区域时空维度的时变网格模型,将船舶航迹预测问题转化为时变网格转移概率预测问题,有效降低了多步预测的复杂度。改进了序列到序列(Seq2Seq)模型,通过对搜索区域内大量历史航迹的学习,实现了较高精确度的多步时变网格转移预测。设计了面向时变网格的卫星观测任务规划算法,以实际AIS数据和卫星信息开展了仿真实验,实验结果表明:基于深度学习的Seq2Seq模型多步预测时变网格具有较高的精确度,有效提升了对地观测卫星搜索海上船舶的效能。
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