摘要
本发明公开了一种水下目标航迹测算方法、存储介质及终端,属于水下目标探测与定位技术领域,解决了因水下噪声、采样频率低等导致水下目标轨迹点稀疏且有定位误差,进而影响水下目标位置估计、跟踪和航迹预测等任务的问题。本发明先将高频采集的连续三维轨迹数据构建训练集和测试集,用主成分分析法转换坐标,对样本增强处理,再用多层感知机模型学习轨迹规律,最后经滑动窗口多次预测取均值,得到完整水下目标航迹。本发明利用神经网络学习航迹规律,预测更精准;使用PCA转换样本提升了模型精度与泛化能力;通过数据增强丰富样本;滑动窗口多次预测取均值,提高预测精度。
技术关键词
多层感知机
样本
神经网络模型
稀疏轨迹点数据
轨迹规律
特征值
坐标转换方法
协方差矩阵
滑动窗口机制
优化网络参数
标签
主成分分析法
水下噪声
航迹预测
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