雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)處理是建立在雷達(dá)信號(hào)處理后的再處理過程,其輸入為信號(hào)檢測(cè)器報(bào)出的點(diǎn)跡,輸出為目標(biāo)的航跡信息。點(diǎn)跡信息中包括目標(biāo)和雜波的參數(shù)估計(jì),利用這些信息找出目標(biāo)、預(yù)測(cè)目標(biāo)未來(lái)的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息是其主要的任務(wù)。任務(wù)對(duì)應(yīng)著航跡起始、目標(biāo)位置預(yù)測(cè)、航跡維持三個(gè)航跡處理流程。本文聚焦于當(dāng)空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程非線性的情況下,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的實(shí)現(xiàn)雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)處理。首先針對(duì)航跡起始的問題,將其轉(zhuǎn)化為是否起始的二分類問題。通過真實(shí)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息構(gòu)建可用于區(qū)分的特征,利用這些信息訓(xùn)練隨機(jī)森林網(wǎng)絡(luò),再使用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林網(wǎng)絡(luò)判斷點(diǎn)跡組合是否滿足航跡起始條件。針對(duì)可能出現(xiàn)的點(diǎn)跡漏檢情況,使用多項(xiàng)式擬合方式補(bǔ)上缺失的點(diǎn)跡。其次,針對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息預(yù)測(cè)的問題,提出使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)這種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方式預(yù)測(cè)目標(biāo)的狀態(tài)參數(shù)。繞開非線性運(yùn)動(dòng)模型的建立,通過數(shù)據(jù)本身時(shí)間上的趨勢(shì)性,通過長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)這種人工智能時(shí)間序列預(yù)測(cè)方式實(shí)現(xiàn)雷達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。為了保證測(cè)試樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)具有尺度不變性,測(cè)試樣本需要用訓(xùn)練樣本的尺度轉(zhuǎn)化。最后,針對(duì)航跡維持,使用一種改進(jìn)的模糊C均值聚類的方法。通過目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測(cè)值確定相關(guān)波門。假設(shè)門內(nèi)所有的...
【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:

圖2-1CART樹結(jié)構(gòu)圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-15-紹如何最有效率的形成CART樹。圖2-1CART樹結(jié)構(gòu)圖具體的,共K個(gè)類別的Gini系數(shù)的計(jì)算如公式(2-1)所示。211()(1)1KKkkkkkGinipppp====(2-1)其中pk為第k個(gè)類別的概率。對(duì)于本文的二分問題,可以簡(jiǎn)化為式....

圖2-2隨機(jī)森林算法流程圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-18-絡(luò)對(duì)不同樣本的適應(yīng)能力進(jìn)一步加強(qiáng)。隨機(jī)森林分類算法的流程可以描述為三個(gè)過程:①對(duì)原始訓(xùn)練樣本集合隨機(jī)有放回抽樣構(gòu)建m個(gè)決策樹的樣本集合;②從每個(gè)決策樹樣本集中隨機(jī)選取n個(gè)特征值構(gòu)建對(duì)應(yīng)的決策樹;③統(tǒng)計(jì)所有決策樹的結(jié)果,判定數(shù)量最多為分類結(jié)果。....

圖2-3隨機(jī)森林訓(xùn)練流程圖
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文

圖2-4隨機(jī)森林測(cè)試樣本處理程圖
圖2-3隨機(jī)森林訓(xùn)練流程圖由于對(duì)于本文而言,判定結(jié)果為是否的0-1問題,即隨機(jī)森林將點(diǎn)跡組合分為正確航跡起始組合或者錯(cuò)誤航跡起始組合。為了避免出現(xiàn)判斷結(jié)果正確的決策樹數(shù)目和判斷結(jié)果錯(cuò)誤的決策樹數(shù)目五五開的情況,決策樹個(gè)數(shù)應(yīng)選取一個(gè)合適的奇數(shù)[41]。測(cè)試樣本處理的流程....
本文編號(hào):
3893601
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