摘要
本发明提出了一种基于双通道深度Q学习模型的智能化航迹起始方法,包括:设置用于航迹起始的逻辑法M、N参数初始值,进行航迹起始,并确定感兴趣区域序列;对雷达视频感兴趣区域信号序列进行标准化;构建双通道MN参数优化神经网络模型;使用深度Q学习方法训练双通道MN参数优化神经网络模型;利用训练好的获得M、N参数的优化量,从而获得优化后的M、N参数,利用优化后的M、N参数使用逻辑法进行航迹起始。本发明使用深度神经网络同步提取雷达视频信号和航迹起始信息的特征,充分利用雷达信号的信息,有效提高航迹起始性能。
技术关键词
航迹起始方法
深度Q学习
优化神经网络模型
参数
雷达
点迹关联
视频
训练神经网络模型
感兴趣区域提取
卷积残差网络
样本
Q学习算法
强化学习模型
序列
逻辑
深度神经网络
信号
数据
通道
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