基于轨迹相似度的移动目标轨迹预测算法
来源：计算机工程杂志2018年第9期北京时间：
作者：谢彬,张琨,张云纯,蔡颖,蒋彤彤
单位：1.南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094; 2.中国电子科技集团公司第三十二研究所,上海 201808
摘要：传统的轨迹预测算法训练模型时需要耗费大量时间,且时空复杂度高、执行效率低,不能满足实时预测的需求。为此,提出一种改进的移动目标轨迹预测算法。基于欧氏距离进行轨迹相似度计算以提高预测准确性和实效性,根据最小描述长度原理对预测后的轨迹进行简化,优 化运算效率。实验结果表明,该算法能准确预测移动目标的轨迹,并且具有较低的算法复杂度,适用于海量数据背景下的移动目标轨迹预测。
关键词：轨迹相似度,轨迹预测,移动目标,最小描述长度,遗传算法
基金资助：江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0150)。
