【飞行轨迹】多飞机轨迹可视化Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、代码运行前置准备：环境与文件配置

在执行代码前，需完成三项关键准备工作，避免因配置缺失导致运行失败：

1. 文件夹结构与文件放置

代码依赖特定路径的模型文件与 ACMI 数据文件，需按以下结构组织文件夹：

TypeScript取消自动换行复制

你的工作目录/

├─ trajectory_vers2/  # 模型文件夹（需手动创建）

│  └─ 80jet.mat       # 飞机3D模型文件（必须放置此处）

└─ control.txt.acmi   # Tacview导出的ACMI数据文件（与工作目录同级）

• 模型文件获取：80jet.mat是喷气式飞机的 3D 模型文件，包含顶点（V）、面片（F）、颜色（C）数据。若无法获取，可通过以下方式生成：

1. 用 SolidWorks 等 3D 建模软件创建飞机模型，导出为 STL 格式；

1. 使用 MATLAB 的stlread函数读取 STL 文件，提取顶点与面片数据，手动构建V（n×3）、F（m×3）矩阵，颜色矩阵C可设为统一 RGB 值（如C = ones(n,3)*[0.8,0.2,0.2]表示红色）。

• ACMI 文件格式验证：确保control.txt.acmi中包含飞机位置与姿态数据，典型有效行格式为：

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1,Time=116.4074|39.9042|500|5|0|30,Name=F-16,Color=red

其中 “1” 为飞机 ID，“Time=” 后为 “经度 | 纬度 | 高度 | 俯仰角（度）| 滚转角（度）| 偏航角（度）”，后续为名称与颜色。

2. MATLAB 版本与工具箱依赖

• 版本要求：代码使用startsWith、split等函数，需 MATLAB 2016b 及以上版本（建议 2017b+，兼容性更好）；

• 工具箱依赖：无需额外工具箱，仅使用 MATLAB 基础函数（fopen、patch、timer等），默认环境即可运行。

3. 关键参数预调整

根据 ACMI 数据的实际尺度，提前调整代码中的 “坐标缩放系数”，避免可视化时飞机轨迹过密或过疏：

• 经纬度缩放：若 ACMI 数据的经纬度范围较小（如 1km 内），可减小x_m与y_m的缩放系数（如将150改为50，50改为20）；

• 高度缩放：若高度数据单位为 “米”，且范围在 0-1000m，z_m = z * 290可能导致高度方向过大，可调整为z_m = z * 0.5；

• 模型缩放：若80jet.mat模型过大或过小，修改scale_factor（如从9000改为5000或12000），确保 3D 视图中飞机模型清晰可见。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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