23、轨迹态势感知的新方法

轨迹态势感知的新方法

1. 研究背景与相关工作

随着自动识别系统（AIS）等技术的发展，如今可以实时收集大量的轨迹数据。这就迫切需要能够处理和解读这些大量轨迹数据的自动化轨迹态势感知（TSA）方法。

多模态深度学习模型成为了解决TSA问题的一个有前景的方法。它通过整合多种数据源，如轨迹数据、天气数据和文本数据等，可以更全面地理解态势。不过，开发有效的多模态深度学习模型仍处于早期阶段，面临着数据异质性、数据稀疏性和模型可解释性等挑战。

近年来，国内外众多研究者都关注轨迹态势感知问题，并取得了显著进展。国内研究者主要聚焦于轨迹数据的处理与分析、轨迹预测和决策支持。例如，Liu等人（2019）提出了基于机器学习的轨迹预测方法，能准确预测航班到达时间；Wang等人（2019）开发了基于深度学习的实时空中交通控制系统，可同时处理多个数据源。

国外研究者则致力于开发更先进的算法和技术，以提高轨迹预测和决策支持的准确性和实时性能。如Dequaire等人（2018）提出了使用卷积神经网络进行轨迹预测的方法，实验取得了不错的结果；Li等人（2019）开发了用于同时进行轨迹预测和航班延误预测的多任务学习方法。

总体而言，轨迹态势感知是一个复杂问题，需要综合运用多种算法和技术。近年来，多模态深度学习模型成为热门研究话题，同时多任务学习和卷积神经网络等技术也在该领域得到广泛应用。

2. 研究目标

本文的主要目标是开发一个多模态深度学习框架，能够准确解读轨迹数据，并为交通和军事系统提供实时态势感知。具体目标如下：
1. 整合多种数据源，如轨迹数据、USNI NEWS数据和轨迹态势图，以更全面地理解态势。