国内刊号:51-1267/TN
国际刊号:1001-893X
发布日期:
作者:王明阳
单位:(中国西南电子技术研究所,成都 610036)
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;
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?0.968 3?,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?0.013 2?,证明了所提方法的有效性。
来源:2022年第7期
《电讯技术》期刊编辑部