傳統(tǒng)技術缺少對數(shù)據(jù)處理的部分,導致測量誤差較大,為了避免該技術對雷達測量帶來的弊端,提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的雷達探測目標誤差測量技術研究;在小波變換下對雷達采集到的圖像進行去噪處理,通過構建網(wǎng)絡層識別模型進行圖像切割、歸一化處理,由此設計具體識別流程;為剔除冗雜多余且空洞無用數(shù)據(jù),對其進行相應的轉換、集成和匹配,將數(shù)據(jù)處理成一致形式,以此讀取雷達數(shù)據(jù)文件,完成數(shù)據(jù)預處理;依靠決策樹在SQL Server 2005中進行誤差數(shù)據(jù)挖掘,由此完成雷達探測目標誤差測量;假設4種雷達運動軌跡目標類型,如此進行雷達仿真驗證分析,由實驗結果可知,該技術誤差測量精準度與實際值相差較小,最大誤差為2.0km,在實際誤差允許范圍內(nèi),為雷達精準探測奠定基礎。 

【文章來源】：計算機測量與控制. 2020,28(10)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 支持向量機的學習過程

根據(jù)上述內(nèi)容，設計具體識別流程如圖2所示。由圖2可知，雷達圖像的識別流程為錄取實際測量點的數(shù)據(jù)，分別提取實際測量點的數(shù)據(jù)特征，再對實際測量點的數(shù)據(jù)進行訓練后，分類識別目標圖像樣本，并輸出目標圖像識別結果。

在進行數(shù)據(jù)挖掘時，必不可少的一步為數(shù)據(jù)的預處理。因為被挖掘的原始數(shù)據(jù)有著冗雜多余且空洞無用的特點，在進行數(shù)據(jù)挖掘時要對其進行加工，處理其中的噪聲，這就是所謂的數(shù)據(jù)預處理[12]。數(shù)據(jù)預處理流程如圖3所示。預處理的主要流程為：

【參考文獻】：
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