摘要
本发明提供了一种基于RoPE‑BiLSTM模型的无人机目标轨迹识别方法及系统,基于多个无人机目标和非无人机目标的轨迹数据,通过采用特定的计算方法分别提取轨迹动态时序特征和轨迹静态统计特征,并构建RoPE‑BiLSTM模型和改进的多层感知机模型,通过将动态特征输入RoPE‑BiLSTM模型以提取动态行为信息;通过改进的多层感知机模型对静态统计学特征进行特征提取,再将两个模型输出的结果通过贝叶斯线性层进行特征融合,通过将差分采样轨迹点之间的相对位移与绝对位置分离以避免数据在归一化过程中丢失信息,从而保障模型准确识别无人机轨迹。
技术关键词
BiLSTM模型
多层感知机
雷达散射截面
轨迹识别方法
轨迹识别系统
静态特征
时序特征
统计特征提取
出无人机
动态
数据
过采样技术
主成分分析法
坐标
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识别模块
归一化方法
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多模态特征融合
基因表达数据
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深层特征提取
多平台数据融合
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特征提取网络
CT影像数据
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分类方法
生理
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人机交互系统
文本
意图识别
BiLSTM模型
控制优化方法
策略更新
调频
发电系统
优化运行策略