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针对某一个"低慢小"无人机目标防控区域的传感器覆盖能力进行预测,不仅需要该区域之前时间的传感器覆盖情况,同时也需要考虑该区域周围的传感器覆盖情况。将时间特性和空间特性纳入传感器覆盖预测问题的考虑范畴,提出一种基于卷积长短时模型（convolution long and short term model,ConvLSTM）的传感器覆盖预测方法,同时具备卷积神经网络和长短期记忆模型两种模型的特点。仿真实验结果表明,与传统的单一时间序列建模方法或单一的空间序列建模方法相比,该方法预测精度有明显提高。