基于双驱动模型的目标机动行为识别方法

针对目标样本数据和行为知识匮乏、不平衡对空中目标飞行机动识别带来的难题，提出了一种基于数据与知识双驱动的智能化识别方法。采用集成学习的思想将数据驱动的深度学习模型和知识驱动的推理模型融合，既可以弥补推理模型在复杂环境下表现不佳的不足，又可以增加深度学习的可解释性和鲁棒性。利用仿真对比实验验证所提方法的有效性，结果表明：所提算法对目标机动行为识别能力优于仅基于知识驱动或仅基于数据驱动的单驱动系统，准确率达到90.1%。此方法大幅提升了对复杂环境的适应能力和识别准确率，对目标机动行为识别有重要工程应用价值。