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基于深度学习网络模型的端到端航迹关联
基于深度学习网络模型的端到端航迹关联
摘要：
航迹关联是航空监控系统中的一个重要问题，其目标是通过分析飞行器在不同时间和空间的位置信息，将其关联到正确的航空器。传统的航迹关联方法通常是基于特征提取和匹配的两步过程，但其性能受限于准确的特征提取和匹配算法。本文提出了一种基于深度学习网络模型的端到端航迹关联方法，该方法将航迹关联问题视为一个序列匹配问题，并通过神经网络自动学习特征表示和匹配关系。实验结果表明，该方法在航迹关联问题上取得了良好的性能，且具有较强的鲁棒性和泛化能力。
1.引言
航迹关联是航空监控系统中的一个重要问题，它可以帮助监控员在复杂的空中交通环境中追踪和识别飞行器。传统的航迹关联方法通常基于特征提取和匹配的两步过程，其中特征提取依赖于手工设计的特征，而匹配方法则采用传统的机器学习算法，如支持向量机等。然而，这种方法往往存在特征提取不准确和匹配算法不鲁棒等问题，限制了航迹关联的性能。
近年来，深度学习在计算机视觉和模式识别等领域取得了显著的成果，引起了广泛的关注。深度学习网络模型可以通过自动学习特征表示和匹配关系来解决复杂的模式识别问题。在航迹关联问题中，深度学习网络模型可以通过学习航迹序列之间的时空关系，自动提取和匹配特征，从而实现端到端的航迹关联。
2.方法
本文提出的基于深度学习网络模型的端到端航迹关联方法，主要包括两个关键步骤：航迹序列的特征表示和航迹序列之间的匹配关系建模。
2.1航迹序列的特征表示
对于给定的航迹序列，我们首先需要将其转化为适合深度学习的输入形式。我们将航迹序列表示为一个二维的矩阵，其中每一行表示一个时刻点的位置信息。然后，我们使用卷积神经网络（CNN）对航迹序列的位置信息进行特征提取。CNN可以自动学习从原始位置信息中提取有用的特征表示，这些特征可以捕捉到航迹序列之间的时空关系。最后，通过池化层将提取的特征表示转化为固定长度的向量，作为航迹序列的表示。
2.2航迹序列之间的匹配关系建模
在航迹关联过程中，我们的目标是将每一个目标航迹与其对应的航迹关联起来。我们采用循环神经网络（RNN）来建模航迹序列之间的匹配关系。RNN是一种递归神经网络结构，可以处理变长序列数据，并在序列数据之间建立长期依赖关系。我们使用RNN来学习航迹序列之间的匹配关系，并最终将目标航迹与其对应的航迹关联起来。
3.实验结果与讨论
我们在一个真实的航空监控数据集上进行实验评估了提出的航迹关联方法。实验结果表明，与传统的特征提取和匹配方法相比，基于深度学习网络模型的端到端航迹关联方法具有更好的性能。该方法不仅可以提取准确的特征表示，还可以建模复杂的航迹之间的匹配关系。实验结果还表明，该方法具有较强的鲁棒性和泛化能力，对于不同类型的航迹数据都能取得良好的效果。
4.结论
本文提出了一种基于深度学习网络模型的端到端航迹关联方法，该方法通过自动学习特征表示和匹配关系来解决航迹关联问题。实验结果表明，该方法在航迹关联问题上取得了良好的性能，且具有较强的鲁棒性和泛化能力。未来的研究可以进一步改进该方法，并将其应用于其他领域的序列匹配问题中。