- 专利标题: 基于目标运动模型自学习的低空组网融合结果优化方法
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申请号: CN202111252271.2申请日: 2021-10-25
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公开(公告)号: CN114118214B公开(公告)日: 2023-04-07
- 发明人: 何文涛 , 王家隆 , 王玉柱 , 杜松涛 , 王琦 , 李成功
- 申请人: 中国电子科技集团公司第十五研究所
- 申请人地址: 北京市海淀区北四环中路211号
- 专利权人: 中国电子科技集团公司第十五研究所
- 当前专利权人: 中国电子科技集团公司第十五研究所
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区北四环中路211号
- 代理机构: 北京理工大学专利中心
- 代理商 高会允
- 主分类号: G06F18/25
- IPC分类号: G06F18/25 ; G06N3/0442 ; G06N3/091
摘要:
本发明公开了一种基于目标运动模型自学习的低空组网融合结果优化方法,提出了一种优化融合计算输出航迹质量的方法,一方面将充分挖掘合作目标回传的GPS位置数据以及雷达上报的相对连续稳定的航迹信息中蕴含的低空飞行目标运动模型,然后利用该模型对融合计算输出融合航迹进行修正,提高输出融合航迹质量;另一方面构建基于长短时循环神经网络的低空飞行目标运动状态预测模型,并实现预测模型训练相关数据集的自动化搜集整理,模型结构自动化调整,模型自动化训练测试、模型数据的自动更新,实现基于LSTM的低空飞行目标运动状态预测模型的持续性优化,进而确保输出较高质量的目标修正融合航迹。
公开/授权文献
- CN114118214A 基于目标运动模型自学习的低空组网融合结果优化方法 公开/授权日:2022-03-01