摘要
本发明涉及一种面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法,属于分布式雷达数据处理技术领域。本发明首先构建态势表征框架,分别利用点迹表征模块、航迹表征模块和态势表征模块依次抽取目标点迹表征、目标航迹表征和目标态势表征。其次,针对同步航迹关联任务,从点迹层、航迹层、态势层分别设计增强操作集合,包括复制、删除、旋转、平移、缩放等。将两传感器的目标态势表征向量连接后输入航迹数据增强操作选择模块,基于强化学习框架,通过训练学习能够使航迹关联网络模型性能提升的增强操作和对应的幅值,实现航迹数据的自动增强,为面向航迹关联任务的网络模型提供更加丰富多样的数据样本,提升基于深度学习的航迹关联网络模型的关联性能。
技术关键词
航迹数据
航迹关联
传感器
幅值
模块
强化学习框架
K近邻方法
分布式雷达
数据处理技术
神经网络模型
标签
噪声
样本
顶点
参数
速度
两点
线性