-
题名采用循环神经网络的战场空中飞行目标型号辨识方法
被引量：2
- 1
-
-
作者
王明阳
-
机构
中国西南电子技术研究所
-
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第7期845-851,共7页
-
文摘
针对战场空中飞行目标型号辨识不清的问题,提出了一种采用长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的战场空中飞行目标型号辨识方法。以飞行目标航迹态势数据为数据源,分析数据不同特征特点,设计增加基于数据原有特征的派生特征,构建并训练基于LSTM循环神经网络的目标型号分类器,形成目标型号序列化智能辨识模型,实现仅依赖于航迹的战场空中飞行目标型号时序化准确辨识。经实测数据验证,所提方法识别准确率达到96.73%,F1分数达到0.9683,较梯度提升树模型方法识别准确率至少提高了1.02%,而F1分数至少提高了0.0132,证明了所提方法的有效性。
-
关键词
战场空中飞行目标
目标识别
型号辨识
机器学习
循环神经网络
长短时记忆网络
-
Keywords
battlefield aircraft
target recognition
type identification
machine learning
recurrent neural network
long short-term memory
-
分类号
TN973.1
[电子电信—信号与信息处理]
-
