电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (6): 1404-1409.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.019
陈维高1, 贾鑫2, 朱卫纲2, 唐晓婧2
CHEN Wei-gao1, JIA Xin2, ZHU Wei-gang2, TANG Xiao-jing2
摘要: 针对多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)状态预测方法存在的鲁棒性、预测正确率不佳的问题,提出一种基于机动特征辅助的MFR状态预测方法.该方法将载机机动信息与常规侦收参数共同作为预测特征集,一方面利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和侦收信号特征集,得到常规预测模型,另一方面通过SVR和机动特征集,得到MFR各个状态间的转变概率模型;然后利用D-S证据理论得到最终预测状态.实验结果表明,与SVR和LSR方法相比,平均预测精度分别提高了6.97%和7.2%,同时具备更优异的鲁棒性.此外,提出的预测方法通过进一步的拓展,可应用于机械设备、道路交通等领域.
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