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申请/专利权人:四川九洲电器集团有限责任公司
摘要:本发明公开了一种基于SVM的无人机群与鸟群分类识别方法、系统及介质,属于无人机技术领域。所述方法包括:S1:建立回波模型获得回波数据;S2:对无人机群回波数据和鸟群回波数据进行脉压,并通过STFT变换对感兴趣区域的每一个距离单元进行时频分析,分别得到无人机群时频分析结果和鸟群时频分析结果;S3:对无人机群时频分析结果和鸟群时频分析结果的香浓熵、奇异值熵和范数熵进行特征提取,得到时频多特征结果S4:对时频多特征结果进行SVM分类识别得到无人机群识别结果和鸟群识别结果。利用SVM进分类识别,区别于传统人工手动识别方法,具有较强的分类和泛化能力,不依赖于先验知识,可以消除传统机器学习的局部最优和维数灾难等问题。
主权项:1.一种基于SVM的无人机群与鸟群分类识别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:根据无人机群目标和鸟群目标的微动特性建立无人机群回波模型和鸟群回波模型,通过无人机群回波模型和鸟群回波模型得到无人机群回波数据和鸟群回波数据;S2:对无人机群回波数据和鸟群回波数据进行脉压,并通过STFT变换对感兴趣区域的每一个距离单元进行时频分析,分别得到无人机群时频分析结果和鸟群时频分析结果;S3:对无人机群时频分析结果和鸟群时频分析结果的香浓熵、奇异值熵和范数熵进行特征提取,得到时频多特征结果;所述香农熵表征时频谱离散程度;所述奇异值熵表征时频谱的代数特征;所述范数熵表征时频谱能量的时间分布情况;S4:对时频多特征结果进行SVM分类识别得到无人机群识别结果和鸟群识别结果。
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