采用渐进式学习的低空飞行器轨迹预测

章豪^1,2，周宇智³，刘冰²，刘国梁²，蔡云泽^1,4

（1. 上海交通大学 自动化与感知学院，上海 200240；2. 中国航空无线电电子研究所，上海 200241；3. 复旦大学 未来信息创新学院，上海 200433；4. 系统控制与信息处理教育部重点实验室，上海 200240） 

摘要：低空经济背景下，低空飞行器轨迹预测至关重要。现有算法存在关键局限，主因是目标运动不确定性强、算法适应性差，难以满足复杂场景精度需求。针对低空场景下无人机轨迹预测的复杂与多样，本文构建无人机任务场景模型，以及设计基于联合态势数据的渐进式学习算法。该算法融合长短期记忆网络与灰色预测，通过深度感知与态势分析，实现无人机轨迹实时准确解析。

关键词：轨迹预测，渐进式学习，联合态势，低空经济管理

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Zhang, H., Zhou, Y., Liu, B. et al. Progressive Learning-Based Trajectory Prediction for Low-Altitude Aircrafts. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-025-2883-8

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