一种航迹数据高维特征矩阵提取方法

针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法。首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵。通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统计均值为92.4%,证明了本文算法的可行性与稳定性,该方法可作为提升航迹目标识别准确率的有效手段。     

一种基于AHP和目标检测识别性能的SAR干扰效果评估方法

为更好地评估对合成孔径雷达(SAR)的干扰效果,提出了一种基于层次分析法(AHP)和目标检测识别性能的评估方法。首先,根据战术背景对成像区域进行划分,利用AHP计算各区域的评估权重;而后,针对目标检测识别性能衰减情况设计评估指标,并根据干扰样式计算区域评估结果;最后,结合区域评估权重加权计算综合评估结果。仿真实验结果表明,该评估方法能与战术背景、作战需求紧密结合,较好地适用于近实时和非合作的评估场景。