基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法

论文摘要

在无人机(UAV)自主作战与智能决策的过程中,无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节,而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势,采用的欧式距离等方法对数据敏感,不符合作战态势特性,且处理效率低下,针对该问题,提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据;然后,使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性;最后,对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类,得到若干聚类中心构成集合,利用最优子模式分配距离度量集合间的距离,提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验,表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度,度量效果好,分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%,且方法简便,具有一定的实用价值。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陆遥,李东生,高杨

关键词: 态势序列,相似性,经验模态分解,自组织映射,最优子模式分配距离

来源: 航空学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 国防科技大学电子对抗学院

基金: 国家科技创新特区基金(17-163-11-ZT-004-014-02)~~

分类号: V279

页码: 216-227

总页数: 12

文件大小: 581K

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