引言航迹预测是航空领域中的一个重要研究方向，旨在根据历史航迹数据和其他相关信息，预测未来航迹，从而为航班规划、飞行控制、空中交通管理等提供决策支持。随着大...

引言航迹预测是航空领域中的一个重要研究方向，旨在根据历史航迹数据和其他相关信息，预测未来航迹，从而为航班规划、飞行控制、空中交通管理等提供决策支持。随着大数据和人工智能技术的不断发展，航迹预测的研究和应用也取得了越来越多的成果。本文将对近年来航迹预测相关论文进行综述，介绍航迹预测的研究现状、常用方法及其优缺点，并展望未来的研究方向。研究现状航迹预测的研究可以追溯到20世纪90年代，早期的研究主要基于传统的统计方法，如时间序列分析、回归分析等。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始尝试使用神经网络、深度学习等复杂模型来解决航迹预测问题。目前，航迹预测的研究主要集中在以下三个方面：基于时间序列分析的航迹预测这种方法主要利用历史航迹数据建立时间序列模型，从而预测未来航迹。常用的时间序列模型包括ARIMA、SARIMA、VAR等基于机器学习的航迹预测这种方法主要利用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，对航迹数据进行学习，从而预测未来航迹。常用的机器学习算法包括BP神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络等基于深度学习的航迹预测这种方法主要利用深度学习算法，如循环神经网络、变分自编码器等，对航迹数据进行学习，从而预测未来航迹。常用的深度学习算法包括LSTM、GRU、Transformer等常用方法及其优缺点基于时间序列分析的航迹预测时间序列分析是一种经典的预测方法，其主要优点是简单易用、可解释性强。但是，时间序列分析对数据的时间序列特征要求较高，需要数据具有明显的趋势和季节性变化，因此对于一些非线性和非平稳的数据表现较差。基于机器学习的航迹预测机器学习算法是一种通用的预测方法，其主要优点是可以通过训练自动提取数据特征，对于一些非线性和非平稳的数据表现较好。但是，机器学习算法需要手动设置特征和参数，对于一些复杂的数据需要更多的特征工程和参数调整。基于深度学习的航迹预测深度学习算法是一种新兴的预测方法，其主要优点是可以自动提取数据特征，对于一些非线性和非平稳的数据表现更好。但是，深度学习算法需要大量的数据和计算资源进行训练，对于一些小数据集表现较差。未来研究方向未来航迹预测的研究将更加注重以下几个方面：多源信息融合将来自不同来源的信息进行融合，如气象数据、地理信息等，以提高航迹预测的精度和稳定性强化学习将强化学习算法应用于航迹预测中，使模型可以根据环境自适应调整策略，从而提高预测效果端到端航迹预测将整个航迹预测过程看作一个端到端的序列生成问题，从而避免传统的基于特征提取的方法