基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法（SABA）优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。