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摘要:本发明公开了一种低空复杂环境异构监视数据联合识别方法,涉及无人机识别技术领域,基于LSTM卷积神经网络深度学习方法,使用多层感知机、深度神经网络等特征分类模型,完成对雷达轨迹分析;采用D‑S证据理论算法融合光电、无线电以及前者对融合目标的飞行特性和轨迹特征分析结果,生成该融合目标身份、类别的置信度融合概率分布;实现了多源信息融合低空目标识别的同时提高低空目标识别准确性,实现实时全面空域监控。
主权项:1.一种低空复杂环境异构监视数据联合识别方法,其特征在于,包括:针对低空复杂环境中的飞行目标,获取无人机检测雷达所检测的原始数据,得到1级融合数据;其中,所述原始数据包括位置信息以及飞行目标的初步身份信息;以所述1级融合数据为基础,采用深度学习算法进行飞行特征分类,得到飞行特征分类结果;以所述1级融合数据为基础,对所述飞行目标进行无线电交互查证,得到无线电交互查证结果;以所述1级融合数据为基础,对所述飞行目标进行光电交互查证,得到光电交互查证结果;根据飞行特征分类结果、无线电交互查证结果以及光电交互查证结果,进行识别级数据融合,得到2级融合数据,完成异构监视数据的联合识别。
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百度查询: 四川九洲空管科技有限责任公司 一种低空复杂环境异构监视数据联合识别方法
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