[发明专利]一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法有效
| 申请号： | 202110713122.5 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113569465B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 于宏毅;余婉婷;杜剑平;冉晓旻;沈智翔;沈彩耀;刘剑锋 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的航迹矢量和目标类型联合估计系统及估计方法，该系统包括：航迹观测数据集构建模块用于基于航迹坐标和类别数据、观测信息和辅助信息，构建训练数据集；观测特征提取模块用于基于卷积神经网络提取训练数据集的观测特征，得到与观测时隙对应的观测特征向量；辅助信息嵌入模块用于采用嵌入的方法将影响目标航迹的因素转换为低维实际矢量，拼接得到辅助信息特征向量作为输出；航迹特征提取模块用于利用神经网络学习观测特征向量、辅助信息特征向量到航迹矢量特征向量之间的映射关系；多任务学习模块用于通过最小化联合损失函数对各模块进行组合学习，联合输出航迹矢量和目标类型。本发明显著提高了航迹估计性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 航迹 矢量 目标 类型 联合 估计 系统 方法 | ||
【主权项】：
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