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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型的群目标动态行为识别方法，包括：根据群目标实时动态位置坐标信息数据，计算群目标所有标准队形的阿基米德螺旋线系数；确定群目标的行为状态集；构建群目标行为状态转移概率矩阵和群目标队形变换观测概率矩阵；构建用于连续时间序列的群目标行为分析的隐马尔科夫模型；计算群目标每一帧的阿基米德螺旋线系数，得到阿基米德螺旋线系数序列；将获取的阿基米德螺旋线系数序列，作为观测序列带入隐马尔科夫模型，推断群目标的行为，对群目标行为进行定量分析识别。本发明构建了隐马尔科夫模型实现对群目标行为进行定量识别分析的目的，实现了群目标行为的连续动态分析识别、获取战场态势。
主权项：1.一种基于隐马尔科夫模型的群目标动态行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：根据群目标实时动态位置坐标信息数据，计算群目标所有标准队形的阿基米德螺旋线系数；S2：确定群目标的行为状态集；S3：根据群目标的行为状态集，构建群目标行为状态转移概率矩阵和群目标队形变换观测概率矩阵；S4：根据群目标行为状态转移概率矩阵和群目标队形变换观测概率矩阵，构建用于连续时间序列的群目标行为分析的隐马尔科夫模型；S5：获取一个群目标连续帧的位置坐标，计算群目标每一帧的阿基米德螺旋线系数，得到阿基米德螺旋线系数序列；S6：将获取的阿基米德螺旋线系数序列，作为观测序列带入隐马尔科夫模型，推断群目标的行为，对群目标行为进行定量分析识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于隐马尔科夫模型的群目标动态行为识别方法
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