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申请/专利权人：北京太极信息系统技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的经纬仪目标追踪与预测方法，涉及光电经纬仪目标追踪与预测技术领域，现提出如下方案，S1、根据系统与模型参数，基于光电经纬仪与目标的几何位置关系，生成训练与测试数据；S2、搭建基于BiLSTM‑Attention的多元时间序列预测模型；S3、对多元时间序列预测模型的训练与测试；S4、光电经纬仪时序数据接入与预处理；本发明将光电经纬仪的位置和观测角度数据以及目标位置数据作为多元时间序列数据，搭建基于BiLSTM与Attention机制的多元时间序列预测模型，根据光电经纬仪与目标之间的几何位置关系生成模型训练和测试数据，并对数据进行增强，提升模型的抗干扰能力和泛化性能，从而实现对目标的动态、实时追踪与预测。

主权项：1.一种基于神经网络的经纬仪目标追踪与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据系统与模型参数，基于光电经纬仪与目标的几何位置关系，生成训练与测试数据；S2、搭建基于BiLSTM-Attention的多元时间序列预测模型；S3、对多元时间序列预测模型进行训练与测试；S4、光电经纬仪时序数据接入至多元序列预测模型内并进行预处理；S5、基于多光电经纬仪交会函数，计算目标位置；S6、构造待预测多元时间序列数据；S7、使用多元时间序列预测模型对目标位置进行预测；所述多元时间序列预测模型的输入参数、输出参数和模型结构如下：输入参数：个光电经纬仪在过去个时间点的位置和观测角度，即如下经度、纬度、高度、俯仰角、方位角五元组时间序列 ；以及目标在过去个时间点的位置，即如下经度、纬度、高度三元组时间序列： ；输出参数：个光电经纬仪在未来个时间点的位置和观测角度，即如下经度、维度、高度、俯仰角、方位角五元组时间序列： ；以及目标在未来个时间点的位置，即如下经度、纬度、高度三元组时间序列： ；模型结构：多元时间序列预测模型结构如下：BiLSTM层：采用BiLSTM学习输入数据的内部动态变化规律，从中迭代提取复杂的特征信息，包括光电经纬仪和目标的轨迹趋势、光电经纬仪的观测角度变化；BN层：对BiLSTM层产生的特征信息进行批量归一化，提升模型的泛化性能；Attention层：将BN层的结果作为Attention机制的输入，利用Attention机制自动对BiLSTM层所提取到的时间信息通过加权的方式进行重要程度的区分，可以更有效地利用光电经纬仪位置和观测角度数据以及目标位置数据自身的时间序列属性，挖掘深层次的时间相关性；BiLSTM层+BN层：为了提升模型对数据动态变化规律的发现和提取，对Attention层的输出再次进行BiLSTM和BN操作；全连接层：将BiLSTM层+BN层的输出作为全连接层的输入，通过全连接层输出光电经纬仪的位置和观测角度以及目标位置预测结果。

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