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基于LSTM和模糊推理的海上目标行为意图智能预测方法
文献摘要：
常用的海上目标行为意图预测方法多是基于经验或单一时刻的运动数据得到航行状态再进行意图预测,忽略了时间序列特征对目标航行状态的影响.据此,文中提出一种结合长短时记忆网络和模糊推理的海上目标行为意图预测方法.首先,构建一种长短时记忆网络模型,提取一定时域内目标航行信息的时序特征,识别其稳定的航行计划;其次,将目标航行计划与选取的雷达信号特征参数进行模糊化处理,建立能够反映目标航行状态、雷达状态信息与行为意图间关系的模糊规则;最后,根据模糊规则综合分析模糊化后的态势要素预测目标的行为意图.通过实验证明本文算法在航行计划的预测准确性高达96.07％,且能够在多种场景下准确识别目标的行为意图.
文献关键词：
意图预测;长短时记忆网络;模糊推理
中图分类号：
作者姓名：
张建廷;周万宁;晏谢飞;丁鹏;王一;蒋保富
作者机构：
中国人民解放军91977部队,北京 100036;中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]张建廷;周万宁;晏谢飞;丁鹏;王一;蒋保富-.基于LSTM和模糊推理的海上目标行为意图智能预测方法)[J].中国电子科学研究院学报,2022(09):897-904
A类：
B类：
模糊推理,海上目标,目标行为,行为意图,智能预测,意图预测,基于经验,运动数据,时间序列特征,长短时记忆网络模型,时序特征,航行计划,雷达信号,信号特征,模糊化处理,雷达状态,状态信息,模糊规则,态势要素,预测准确性,准确识别
AB值：
0.268169
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