[发明专利]基于贝叶斯机器学习的雷达系统性能指标动态评估方法在审
| 申请号： | 202011010110.8 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112163373A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 杨磊;毛欣瑶;张海;杨晓炜;杨菲;孙麟 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G01S7/40;G06F111/08 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于贝叶斯机器学习的雷达系统性能指标动态评估方法。其包括雷达目标探测数据的似然函数建模为高斯分布；将目标待评估性能指标的先验分布建模为Laplace分布；利用贝叶斯分层概率模型对目标待评估性能指标进行分层建模；利用变分贝叶斯期望最大化方法对各目标待评估性能指标的后验分布进行近似求解，进而得到后验概率密度函数等步骤。本发明采用贝叶斯机器学习方法实现雷达性能指标的动态评估，最大优点就是在模型假设条件下，仅需一次观测数据便可以获得解析的动态指示结果，可显著降低试验次数，从而降低实验成本、周期，同时提供解析的指标动态变化范围，可用性和稳健性明显提升。因此针对雷达系统性能指标动态评估问题适用性佳。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 机器 学习 雷达 系统 性能指标 动态 评估 方法 | ||
【主权项】：
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