文献类型：期刊文章

作　　者：徐西蒙[1] 杨任农[1] 于洋[2] 张涛[1]

XU Xi-meng;YANG Ren-nong;YU Yang;ZHANG Tao(Air Traffic Control and Navigation College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China;Unit 95810 of the PLA,Beijing 100076,China)

机构地区：[1]空军工程大学空管领航学院,西安710051 [2]中国人民解放军95810部队,北京100076

出　　处：《控制与决策》

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：1265-1272

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：目标机动识别是空战态势感知中的关键问题.针对现有识别方法主观因素较多、模型复杂、难以满足实时性和识别准确率不够高等问题,提出一种基于运动分解和层次支持向量机(hierarchical support vector machine,H-SVM)的机动识别方法.利用v-SVM二分类器构造H-SVM多分类器.结合运动分解思想,提出从不同方向对目标机动动作进行分解识别的方法,简化识别过程的同时增强识别的针对性.选取空战训练测量仪(air combat maneuvering instrument,ACMI)中的实测空战训练数据并构造机动识别样本数据,对识别模型进行训练,并通过实例仿真分析不同算法机动识别的性能.结果表明,所提出的识别方法具有较高的准确性和实时性,可以对战斗机的各类机动动作进行准确、快速地识别.

关 键 词：空战 机动识别  H-SVM  运动分解  ACMI  

分 类 号：V249]