公开(公告)号：CN117648861A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311627237.8

申请日：2023-11-29

申请人： 南京理工大学

发明人： 周家豪 ,  张捷 ,  吕明 ,  马立丰 ,  于琳 ,  杨学康

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01S7/40 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08

摘要： 本发明公开了一种基于理论辅助的雷达探测性能预测方法。建立雷达系统探测性能分析指标体系和雷达系统经典物理模型与约束；根据分析指标体系，通过传感器采集雷达状态指标作为原始数据集输入模型中；将原始数据集进行数据预处理；将经过数据预处理的数据利用主成分分析降维算法进行降维，得到训练数据集；将雷达方程和干扰方程结合均方误差准则构建损失函数；将步骤S4获得的训练数据集输入卷积‑长短期记忆神经网络CNN‑LSTM中进行训练，训练目标函数采用步骤S5获得的损失函数，以指定形式输出预测结果。该方法使得模型训练过程在满足雷达系统特定物理约束条件的同时，保留了数据驱动简单、直接、高效的优点，使预测模型具有更好的泛化性能。

公开(公告)号：CN117745094A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311758697.4

申请日：2023-12-20

申请人： 南京理工大学

发明人： 杨学康 ,  张捷 ,  吕明 ,  马立丰 ,  于琳 ,  周家豪

IPC分类号： G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/2458

摘要： 本发明公开了一种基于FEDAF模型的战场关键资源状态预测方法。该方法的关键包括FEAFM计算机制下的FEAFM‑s和FEAFM‑c计算方法，以及FDDecomp时间序列分解法。该方法包括步骤：数据采集以及预处理；预处理后的资源关键性能指标时间序列数据输入进编码器；在编码器中经过FEAFM‑s，将序列从时域通过FFT变换到频域并进行注意力计算；将结果进一步输入至FDDecomp，进行时间序列分解以及降噪；而后输入进解码器；再分别经过FEAFM‑c和FDDecomp；最终对分解完成的趋势项和季节项进行加权求和得到输出。本发明降低了指挥信息系统在对作战资源进行状态预测时所耗费的计算开销，并缓解了数据漂移带来的不利影响，提升了对战场关键资源状态预测的效果。