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针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
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在飞行器隐身技术的研究中发现,雷达天线系统通常在飞行器鼻锥方向产生很强的RCS贡献[1]。因此,如何减少雷达天线带外的RCS而又保证自身雷达正常工作已成为目标隐身技术中的一个关键课题。文中介绍了由Jerusalem十字架型振子单元构成的带阻式频率选择表面来有效的控制电磁波的传输和反射,利用单个单元和周期性边界条件的性质,采用理想匹配层(PML)吸收边界、周期边界相结合的方法对无限大频率选择表面进行仿真。借助于有限元软件Ansoft HFSS对Jerusalem十字架型FSS进行了软件建模,并对Jerusalem十字架外形及平面波入射角对频率特性的影响分别进行了仿真,给出了表面波频率选择特性随Jerusalem十字架几何参数和平面波入射角的变化而变化的趋势。 相似文献
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开展了复合材料加筋板轴压稳定性实验,对加筋板的屈曲及后屈曲性能、破坏模式和后屈曲失效表征进行了研究.实验结果表明加筋板在轴压下具有良好后屈曲承载潜能,破坏载荷约为屈曲载荷的2.2倍;其屈曲模式为筋条间蒙皮首先发生屈曲失稳,筋条在整个承载过程中保持直线,起到“屈曲分隔”的作用.通过对加筋板屈曲及后屈曲性能的理论分析,得出的理论屈曲载荷和理论破坏载荷与实验结果相对误差均小于8%,并确定了在后屈曲过程中蒙皮中心挠度的变化规律和轴向载荷的面内分布特征. 相似文献
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