基于深度神经网络的空中目标作战意图识别

作     者：周旺旺 姚佩阳 张杰勇 王勋 魏帅 ZHOU Wangwang;YAO Peiyang;ZHANG Jieyong;WANG Xun;WEI Shuai

作者机构：空军工程大学信息与导航学院西安710077 中国人民解放军95910部队酒泉735000 

基　　金：国家自然科学基金(61573017 61703425) 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2018年第39卷第11期

页      码：195-203页

摘      要：传统基于空中目标特征状态推理作战意图的方法,需要大量的领域专家知识对特征状态的权重、先验概率等进行量化,明确特征状态与意图之间的对应关系,而神经网络可以在领域专家知识不足条件下,通过自身训练得到特征状态与意图之间的规则。针对反向传播(BP)算法在更新网络节点权值时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,通过引入ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数和自适应矩估计(Adam)优化算法,设计了基于深度神经网络的作战意图识别模型,提高了模型收敛速度,有效地防止陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够有效识别空中目标作战意图,获得更高的识别率。

主 题 词：作战意图 专家知识 神经网络 识别 空中目标 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0704[理学-天文学类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7527/s1000-6893.2018.22468

馆 藏 号：203395156...