申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七二四研究所

申请日：2023-10-26

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117686990A

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于检测‑跟踪‑学习的雷达点迹质量评估阵地优化方法及系统，包括：雷达阵地环境变化后，将稳定航迹的目标点迹信息作为多维属性的正样本；将点迹池中没有关联的点迹作为多维属性的负样本；基于样本进行机器学习模型训练，确定样本每个属性值；确定点迹的质量等级；判断当前天线周期输入点迹序列中是否存在有效关联点，如果存在且唯一就作为目标点迹结果输出；否则使用点迹的质量等级与设定的低质量阈值进行判别，将非低质量点迹作为目标点迹结果输出，同时基于判别结果更新样本并对机器学习模型进行更新。本发明有效增强雷达点迹质量评估算法与阵地环境的适应性，显著提升探测目标检测概率和跟踪稳定性等作战效能。

主权项：1.一种基于检测-跟踪-学习的雷达点迹质量评估阵地优化方法，其特征在于，包括以下步骤：雷达阵地环境变化后，将稳定航迹的目标点迹信息作为多维属性的正样本；将点迹池中没有关联的点迹作为多维属性的负样本；基于正样本、负样本进行机器学习模型训练，通过机器学习模型确定样本每个属性值；通过机器学习模型的输出结果，确定点迹的质量等级；跟踪获取关联的点航迹，判断当前天线周期输入点迹序列中是否存在有效关联点，如果存在且唯一就作为目标点迹结果输出；否则使用点迹的质量等级与设定的低质量阈值进行判别，将非低质量点迹作为目标点迹结果输出，同时基于判别结果更新样本并对机器学习模型进行更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国船舶集团有限公司第七二四研究所 基于检测-跟踪-学习的雷达点迹质量评估阵地优化方法及系统

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