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在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献
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徐舟 《中国民航学院学报》1999,17(3):50-53
对四度时空坐标的几何图像给以量化的描述,将洛伦兹变换与坐标的旋转对应起来。并利用此图像中不变量对坐标的投影说明不同惯性参照系之间所表现出的相对论时空特性。 相似文献
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本文介绍了多雷达数据处理系统结构,以及多雷达数据处理的时空对准技术。作者根据中国民航多雷达数据处理系统的技术状况,在文中推荐了一种比较实用的内插外推法的时间对准和以地心坐标系为对准参考系的空间对准算法,能够满足多雷达融合处理的精度要求。 相似文献
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