【摘 要】
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根据深度学习中神经网络的原理,利用飞机的飞行轨迹来作为特征,对普通民航飞机和无人机进行目标分类。首先,将一次雷达和二次雷达接收到的数据进行预处理;其次,将数据样本库
【机 构】
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四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室;
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根据深度学习中神经网络的原理,利用飞机的飞行轨迹来作为特征,对普通民航飞机和无人机进行目标分类。首先,将一次雷达和二次雷达接收到的数据进行预处理;其次,将数据样本库分成训练样本库和测试样本库,提取经度、纬度、高度、曲率、挠率这5个特征量并对其进行分析;最后分别用传统统计学朴素贝叶斯方法和神经网络方法进行了分类实验,并比较训练所需要的时间以及准确率。传统统计方法朴素贝叶斯模型虽然所需时间短但是准确度低,而LSTM神经网络的准确度最高,分类效果最好。
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