基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。