【摘要】：隨著電子信息技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的通信技術(shù)被應(yīng)用到戰(zhàn)場中,這就導(dǎo)致戰(zhàn)場監(jiān)控系統(tǒng)獲取的信息愈發(fā)復(fù)雜而龐大,且變化迅速�；谝患墧�(shù)據(jù)融合的處理系統(tǒng)主要提供戰(zhàn)場各實體目標(biāo)的作戰(zhàn)信息,而決策者需要了解的是各層次的群體作戰(zhàn)信息,為了幫助決策者快速掌握當(dāng)前的戰(zhàn)場形勢,如何高效而及時的對海量信息進(jìn)行分析整理成為了研究重點,也成為了態(tài)勢評估技術(shù)的研究難點。本文以態(tài)勢評估系統(tǒng)中的目標(biāo)意圖識別技術(shù)和目標(biāo)分群技術(shù)為主要研究對象,重點優(yōu)化了現(xiàn)有目標(biāo)分群技術(shù)中存在的聚類數(shù)目未知、初始聚類中心敏感度高和距離度量標(biāo)準(zhǔn)單一的問題,同時將深度學(xué)習(xí)引入到目標(biāo)意圖識別算法中以提高評估準(zhǔn)確性和實時性。論文研究內(nèi)容主要分為五個部分。1.分析了態(tài)勢評估系統(tǒng)中的態(tài)勢覺察、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測這三個功能模塊,根據(jù)戰(zhàn)場需求給出了態(tài)勢評估系統(tǒng)框架圖,并對框架圖中的兩大主要技術(shù)模塊進(jìn)行了說明,對各個模塊經(jīng)典的算法進(jìn)行了分析比較。2.對迭代自組織數(shù)據(jù)分析(Iterative Self-Organizing Data Analysis,ISODATA)算法進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)該算法雖能動態(tài)調(diào)整聚類數(shù)目,但是存在對初始值敏感,距離度量標(biāo)準(zhǔn)單一的問題,因此在該算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),提出基于流形距離的最大最小值迭代自組織數(shù)據(jù)分析(Maximum and Minimum Iterative Self-Organizing Data Analysis Based on Manifold Distance,MFMM-ISODATA)算法。采用流行距離代替常用的歐氏距離,通過預(yù)聚類來選取初始聚類中心。最后通過兩組數(shù)據(jù)集將改進(jìn)后的算法與迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行了仿真對比分析,通過實驗證實,改進(jìn)后的算法在對小編隊目標(biāo)進(jìn)行聚類時具有更好的性能。3.對模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法進(jìn)行了分析,針對算法存在的無法動態(tài)調(diào)整聚類中心數(shù)目和易陷入局部最優(yōu)的問題,在該算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),提出基于間隔統(tǒng)計的粒子群快速搜索模糊C-均值(Particle Swarm Optimization Fuzzy C-Means Algorithm Based on Gap Statistic,PSO-GSFCM)算法。最后通過兩組實驗證實,在融合了粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和Gap Statistic算法之后,改進(jìn)后的算法能更好的識別出編隊的隊形,在性能上更優(yōu)于模糊C-均值算法。4.不再使用傳統(tǒng)的目標(biāo)意圖識別方法,將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到戰(zhàn)場環(huán)境中對目標(biāo)意圖進(jìn)行識別。采用了基于注意力機(jī)制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bi-directional Long Short-Term Memory based on Attention Mechanism,AM-BiLSTM)算法,緩解了雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bi-directional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)算法隱藏層不能太深帶來的問題。雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法主要用于解決回歸問題,最后加入Softmax模塊將回歸問題轉(zhuǎn)換成分類問題。最后將基于注意力機(jī)制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法與雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了仿真對比,通過實驗證實,基于注意力機(jī)制的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法在性能上更優(yōu)。5.根據(jù)特定戰(zhàn)場場景,在開發(fā)平臺上設(shè)計并完成了態(tài)勢評估系統(tǒng)的搭建。目標(biāo)分群模塊采用PSO-GSFCM算法,目標(biāo)意圖識別模塊采用AM-BiLSTM算法,態(tài)勢展示模塊使用基于前端開發(fā)的人機(jī)交互界面,最后通過仿真數(shù)據(jù)集測試證實該系統(tǒng)實現(xiàn)了態(tài)勢評估系統(tǒng)需要完成的的基本功能,滿足戰(zhàn)場需求。
【圖文】：

歐式距離度量效果圖

流形距離度量示例圖
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：E91;TP311.13

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本文編號：2608367