空战机动(基于运动分解和H-SVM的空战目标机动识别)

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目标机动识别是空战态势感知中的关键问题.针对现有识别方法主观因素较多、模型复杂、难以满足实时性和识别准确率不够高等问题,提出了一种基于运动分解和层次支持向量机(hierarchicalsupportvectormachine,H-SVM)的机动识别方法.利用v-SVM二分类器构造了H-SVM多分类器.结合运动分解的思想,提出了从不同方向对目标机动动作进行分解识别的方法,简化识别过程的同时增强了识别的针对性.选取空战训练测量仪(aircombatmaneuveringinstrument,ACMI)中的实测空战训练数据构造了机动识别样本数据,对识别模型进行了训练,并通过实例仿真分析了不同算法机动识别的性能.结果表明,本文提出的识别方法具有较高的准确性和实时性,可以对战斗机的各类机动动作进行准确、快速地识别.更多还原

10.13195/j.kzyjc.2018.1210

E91;TP181

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