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基于Bagging-GPR的舰船目标RCS频率外推技术
1
作者
侯牡玉
弓树宏
+2 位作者
肖东海
左炎春
刘峪
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期103-110,共8页
[目的]针对高频情况下使用传统仿真、实测方法获取舰船目标RCS受限的问题,提出一种结合引导聚集(Bagging)算法与基于谱混合协方差函数的高斯过程回归(GPR)模型的混合方法(Bagging-GPR),从而根据仿真和实测得到的低频段RCS数据,准确高效...
[目的]针对高频情况下使用传统仿真、实测方法获取舰船目标RCS受限的问题,提出一种结合引导聚集(Bagging)算法与基于谱混合协方差函数的高斯过程回归(GPR)模型的混合方法(Bagging-GPR),从而根据仿真和实测得到的低频段RCS数据,准确高效地外推高频段的RCS数据。[方法]首先,根据舰船目标低频段单站RCS数据,以重采样的方式获取训练子集,并使用基于谱混合协方差函数的GPR模型对各子集的RCS数据在频域上进行外推;然后,通过Bagging算法将各子集的外推结果进行混合,以进一步提高GPR的外推精度和鲁棒性;最后,分别在舰船模型的仿真数据集和实测数据集上对Bagging-GPR混合方法的性能予以试验验证。[结果]结果表明,Bagging-GPR可以实现实时外推,预测值与仿真值、实测值基本一致,均方根误差很小。[结论]所提方法具有较高的频域RCS数据外推精度和良好的鲁棒性,可为快速获取目标的高频RCS特征提供一种新的技术手段。
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关键词
雷达散射截面
舰船目标
高斯过程回归
引导聚集算法
外推
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题名
基于Bagging-GPR的舰船目标RCS频率外推技术
1
作者
侯牡玉
弓树宏
肖东海
左炎春
刘峪
机构
西安电子科技大学物理学院
西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期103-110,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61771375,92052106)。
文摘
[目的]针对高频情况下使用传统仿真、实测方法获取舰船目标RCS受限的问题,提出一种结合引导聚集(Bagging)算法与基于谱混合协方差函数的高斯过程回归(GPR)模型的混合方法(Bagging-GPR),从而根据仿真和实测得到的低频段RCS数据,准确高效地外推高频段的RCS数据。[方法]首先,根据舰船目标低频段单站RCS数据,以重采样的方式获取训练子集,并使用基于谱混合协方差函数的GPR模型对各子集的RCS数据在频域上进行外推;然后,通过Bagging算法将各子集的外推结果进行混合,以进一步提高GPR的外推精度和鲁棒性;最后,分别在舰船模型的仿真数据集和实测数据集上对Bagging-GPR混合方法的性能予以试验验证。[结果]结果表明,Bagging-GPR可以实现实时外推,预测值与仿真值、实测值基本一致,均方根误差很小。[结论]所提方法具有较高的频域RCS数据外推精度和良好的鲁棒性,可为快速获取目标的高频RCS特征提供一种新的技术手段。
关键词
雷达散射截面
舰船目标
高斯过程回归
引导聚集算法
外推
Keywords
radar cross section
ships
Gaussian process regression
Bootstrap aggregating
extrapolation
分类号
U674.702 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bagging-GPR的舰船目标RCS频率外推技术
侯牡玉
弓树宏
肖东海
左炎春
刘峪
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023
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