發(fā)布時間：2021-02-26 22:17

　　針對臨近空間高超聲速再入滑翔飛行器（Hypersonic Reentry-Glide Vehicle,HRGV）滑翔段飛行狀態(tài)識別問題,提出了一種基于隨機森林的識別方法。首先將目標的飛行狀態(tài)分為6類,通過運動方程生成具有代表性的飛行數據;其次分析了目標運動特性,利用運動參數構造特征屬性并對其進行處理和篩選,得到最終樣本數據。為實現雷達跟蹤軌跡的飛行狀態(tài)識別,將雷達跟蹤數據進行平滑處理,經坐標變換后得到運動參數估計結果,并用訓練好的分類器識別目標的飛行狀態(tài)。試驗結果表明,所設計的隨機森林分類器識別精度較高,但當運動參數的估計存在誤差時,識別精度會有一定程度的下降。 

【文章來源】：戰(zhàn)術導彈技術. 2020,(02)北大核心

【文章頁數】：9 頁

【部分圖文】：

仿真得到的兩條運動軌跡

對軌跡1跟蹤10 s后的濾波數據進行運動參數估計，目標高度、速度、航跡傾角和航跡方位角的估計結果如圖3所示。從圖3中可看出，估計結果與真實值基本相同，均為相對連續(xù)平滑的曲線。從圖3(a)、圖3(b)中可看出目標高度、速度的估計精度很高，誤差很小，估計結果較理想;從圖3(c)中可看出，在初始和結束時刻，航跡傾角的估計值誤差較大，誤差精度小于0.4°;從圖3(d)中可看出，航跡方位角的估計值在真實值附近波動，誤差精度小于0.2°，估計結果較為理想。一般情況下，如果目標做橫向機動，其航跡方位角的變化會很大，不會一直接近于0°，由此可知該目標橫向沒有做機動，其航跡方位角保持不變，估計結果為零。

隨機森林分類器識別軌跡1的結果


本文編號：3053252