傳統(tǒng)技術(shù)缺少對數(shù)據(jù)處理的部分,導(dǎo)致測量誤差較大,為了避免該技術(shù)對雷達(dá)測量帶來的弊端,提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的雷達(dá)探測目標(biāo)誤差測量技術(shù)研究;在小波變換下對雷達(dá)采集到的圖像進(jìn)行去噪處理,通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層識別模型進(jìn)行圖像切割、歸一化處理,由此設(shè)計(jì)具體識別流程;為剔除冗雜多余且空洞無用數(shù)據(jù),對其進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換、集成和匹配,將數(shù)據(jù)處理成一致形式,以此讀取雷達(dá)數(shù)據(jù)文件,完成數(shù)據(jù)預(yù)處理;依靠決策樹在SQL Server 2005中進(jìn)行誤差數(shù)據(jù)挖掘,由此完成雷達(dá)探測目標(biāo)誤差測量;假設(shè)4種雷達(dá)運(yùn)動軌跡目標(biāo)類型,如此進(jìn)行雷達(dá)仿真驗(yàn)證分析,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,該技術(shù)誤差測量精準(zhǔn)度與實(shí)際值相差較小,最大誤差為2.0km,在實(shí)際誤差允許范圍內(nèi),為雷達(dá)精準(zhǔn)探測奠定基礎(chǔ)。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)測量與控制. 2020,28(10)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)過程

根據(jù)上述內(nèi)容，設(shè)計(jì)具體識別流程如圖2所示。由圖2可知，雷達(dá)圖像的識別流程為錄取實(shí)際測量點(diǎn)的數(shù)據(jù)，分別提取實(shí)際測量點(diǎn)的數(shù)據(jù)特征，再對實(shí)際測量點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后，分類識別目標(biāo)圖像樣本，并輸出目標(biāo)圖像識別結(jié)果。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，必不可少的一步為數(shù)據(jù)的預(yù)處理。因?yàn)楸煌诰虻脑紨?shù)據(jù)有著冗雜多余且空洞無用的特點(diǎn)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)要對其進(jìn)行加工，處理其中的噪聲，這就是所謂的數(shù)據(jù)預(yù)處理[12]。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖3所示。預(yù)處理的主要流程為：

【參考文獻(xiàn)】：
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