基于BP神经网络的空中目标航迹预测模型

针对热点区域的目标航迹预测问题,提出了-种基于反向传播（BP）神经网络的空中目标航迹预测模型.首先,采用基于轮廓系数的自适应K-means聚类算法,将目标群航迹数据自适应聚类,从而提取出特定目标的活动区域变化规律;然后,利用BP神经网络对目标群航迹进行训练学习,建立航迹预测模型,实现目标飞行航迹的提前预测;最后,通过试验结果表明该模型能够有效提取目标群航迹规律并预测目标航迹,具有较强鲁棒性.