典型文献
基于长短时神经网络的目标意图识别
文献摘要：
来袭目标意图识别是战场态势认知的重要部分.为充分利用探测到的空中来袭目标运动状态信息的时间相关性来提高意图识别精确度,本文提出一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)的敌方空中目标作战意图识别方法.该方法首先利用仿真推演平台根据4种常见意图想定推演来袭目标数据,对生成数据进行清洗以及滑窗处理从而得到有效样本集,利用长短时记忆神经网络对生成样本集进行学习形成敌方空中目标作战意图识别模型.实验结果表明,利用长短时记忆神经网络来学习4种常见意图数据的运动及时间相关特征信息,预测准确率最终可达92％,取得了比传统分类器更好的效果.
文献关键词：
长短时记忆神经网络;敌方空中目标;意图识别;态势感知
中图分类号：
作者姓名：
钱钊;刘钦;鹿瑶;刘美云;张佳琦
作者机构：
中国电子科技集团公司 第二十研究所,陕西 西安 710068
文献出处：
引用格式：
[1]钱钊;刘钦;鹿瑶;刘美云;张佳琦-.基于长短时神经网络的目标意图识别)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(11):1156-1162
A类：
敌方空中目标
B类：
长短时神经网络,意图识别,战场态势,态势认知,目标运动,运动状态,状态信息,时间相关性,长短时记忆神经网络,作战意图,仿真推演,想定,滑窗,有效样本,样本集,识别模型,图数据,特征信息,预测准确率,分类器,态势感知
AB值：
0.257724
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