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基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法
被引量：
5
1
作者
郑昌艳
梅卫
冯小雨
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期81-87,共7页
针对现有空中目标机动模式识别算法中,机动模式提取方法实用性差和识别率不高的问题,提出了基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法。该方法构造了多个不同尺度的时间窗口并制定了相对应的多时间窗口识别机制,使得机动模式的...
针对现有空中目标机动模式识别算法中,机动模式提取方法实用性差和识别率不高的问题,提出了基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法。该方法构造了多个不同尺度的时间窗口并制定了相对应的多时间窗口识别机制,使得机动模式的提取和识别环节之间相互配合,从而实现机动模式的识别,时间窗口采用的是卷积神经网络分类器。仿真试验证明,该方法对5种机动模式类型的识别率均达到了90%以上,有效解决了现有提取方法完全依赖特征点寻找、提取精度不高的问题,提高了机动模式识别的准确性及鲁棒性。
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关键词
机动模式识别
机动
模式
提取
多时间窗口
卷积神经网络
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题名
基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法
被引量：
5
1
作者
郑昌艳
梅卫
冯小雨
机构
解放军军械工程学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期81-87,共7页
基金
国防"十二五"预研项目资助(40405070102)
文摘
针对现有空中目标机动模式识别算法中,机动模式提取方法实用性差和识别率不高的问题,提出了基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法。该方法构造了多个不同尺度的时间窗口并制定了相对应的多时间窗口识别机制,使得机动模式的提取和识别环节之间相互配合,从而实现机动模式的识别,时间窗口采用的是卷积神经网络分类器。仿真试验证明,该方法对5种机动模式类型的识别率均达到了90%以上,有效解决了现有提取方法完全依赖特征点寻找、提取精度不高的问题,提高了机动模式识别的准确性及鲁棒性。
关键词
机动模式识别
机动
模式
提取
多时间窗口
卷积神经网络
Keywords
maneuvering pattern identification
maneuvering extraction
multi-time-windows
convolutional neural network
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多时间窗口的空中目标机动模式提取及识别方法
郑昌艳
梅卫
冯小雨
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2016
5
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