Research on flight trajectory prediction method based on transformer

弹道 计算机科学 变压器 空中交通管制 人工神经网络 数据挖掘 人工智能 机器学习 工程类 电气工程 电压 物理 天文 航空航天工程
作者
Xingchen Dong,Yong Tian,Kexin Niu,Mengyuan Sun,Jiangchen Li
标识
DOI:10.1117/12.3024772
摘要

As an essential component to realize the concept of Trajectory-based Operation, accurate trajectory prediction plays a crucial role in enabling the Air Traffic Management system to anticipate potential hazards and ensure safe operations. However, the trajectory prediction task faces significant challenges due to the multi-dimensional characteristics of trajectory data and the susceptibility of flight performance to external factors, which result in high uncertainty. To address these challenges, this paper proposes a Transformer-based trajectory prediction model that leverages the attention mechanism to identify key factors, enhancing its ability to extract diverse information from the data. The model is thoroughly evaluated using real trajectory datasets, and the simulation results demonstrate its effectiveness in predicting four-dimensional trajectories. Notably, compared to improved attention-based models and single recurrent neural network algorithms, the proposed model demonstrates higher prediction accuracy and superior performance in parallel sequential data processing. This lays a robust foundation for subsequent conflict detection and decision-making processes.
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