本文關(guān)鍵詞： 隨機(jī)上下文無關(guān)文法 多功能雷達(dá) 參數(shù)估計 Earley剖析 文法產(chǎn)生式　出處：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對基于隨機(jī)上下文無關(guān)文法(stochastic context-free grammar,SCFG)建模的多功能雷達(dá)(multi-function radars,MFR)參數(shù)估計問題的研究,在原有inside-outside(IO)算法和viterbi-score(VS)算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于Earley剖析的多功能雷達(dá)文法參數(shù)估計算法——EIO算法。該算法將IO算法與Earley剖析相結(jié)合,通過對截獲的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,可以處理任意形式的文法產(chǎn)生式,對文法產(chǎn)生式概率進(jìn)行學(xué)習(xí),從而實現(xiàn)MFR文法參數(shù)估計。通過理論分析和實驗仿真,EIO算法可以在減少計算復(fù)雜度、記憶復(fù)雜度和運(yùn)行時間的同時,有效保持文法參數(shù)估計精度,論證了該方法的正確性和有效性。
[Abstract]:In this paper, the parameter estimation problem of multifunctional radar multi-function radarsm based on stochastic context-free grammars (SCF) is studied. Based on the original inside-outsideIO() algorithm and Viterbi-scoreen (VS) algorithm, the estimation of multi-function radar parameters is studied. This paper presents a multi-function radar grammar parameter estimation algorithm based on Earley analysis, which combines IO algorithm with Earley analysis, and can process any form of grammar generation by preprocessing the captured radar data. Through theoretical analysis and experimental simulation, the MFR algorithm can reduce the computational complexity, memory complexity and running time, while maintaining the precision of the grammar parameter estimation effectively. The correctness and effectiveness of the method are demonstrated.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61172148) 航空基金資助項目(20112090616)
【分類號】：TN958

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本文編號：1530650