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基于PACA的复杂空中目标战术意图识别方法
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作者 宋晓程 冯舒婷 +1 位作者 姜涛 李陟 《现代防御技术》 北大核心 2024年第3期48-54,共7页
针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性,提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法,作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点,通过压缩及修正预处理统一输入编码信息,封装专家的知... 针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性,提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法,作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点,通过压缩及修正预处理统一输入编码信息,封装专家的知识经验为标签,学习指挥员战时情况判断的思维方式,消除其隐蔽性、欺骗性和对抗性所带来的干扰因素,得出特定目标的复杂战术意图。通过仿真实验,采用常用多分类评价体系分析端到端训练方式对结果的影响,以及与相关方法的对比分析表明,所提算法针对多意图识别更具有效性和参考价值,可用于支撑作战筹划系统建立非合作目标与保卫要地的关联关系。 展开更多
关键词 意图识别 时序特征 多标签分类 空中目标 面向多标签分类的端到端类属属性学习 航迹序列
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城市居民出行碳排放模型构建及其应用 被引量：2
2
作者 何榕健 陈立峰 +7 位作者 何建文 王楠 李尧 张紫琪 许志楠 邹亚娜 李乐溢 王祥荣 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期796-806,共11页
根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据,可推算居民的出行时间、距离和速度,在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样,以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数... 根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据,可推算居民的出行时间、距离和速度,在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样,以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数据并形成142877条匿名的有效出行轨迹序列,然后分别构建了基于小汽车动力类型的碳排放核算模型和基于特征时间区间的公共交通碳排放核算模型,最终与步行和骑行出行对比,得到城市居民出行碳排放模型与特征。结果表明,公交车、小汽车和地铁累计产生了出行碳排放33264494.0 g,分别贡献了97.63%、2.09%和0.28%,且单月累计碳排放的最大平均人数区间分别为13.0 g至12715.0 g、40.0 g至579.0 g和20.0 g至38.0 g。本研究还模拟了不同的碳减排场景,其中小汽车出行和公交车出行碳排放削减量分别可以达到51.94%和70.83%。本模型能够快速精准地监测和模拟城市居民出行碳排放,具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性的特征,体现了积极的社会意义与生态效应。 展开更多
关键词 出行大数据 轨迹序列 碳排放 居民出行 公共交通 碳减排情景
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多局部节点异步航迹快速关联算法
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作者 国佳恩 周正 曾睿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期669-677,共9页
为解决传统多维分配算法在多局部节点航迹关联中的运算量爆炸问题,提出一种应用于多局部节点的异步航迹快速关联算法。首先,引入虚拟航迹插值重构量测航迹,然后定义虚实混合航迹序列的时序离散度(temporal discrete degree,TDD),并在此... 为解决传统多维分配算法在多局部节点航迹关联中的运算量爆炸问题,提出一种应用于多局部节点的异步航迹快速关联算法。首先,引入虚拟航迹插值重构量测航迹,然后定义虚实混合航迹序列的时序离散度(temporal discrete degree,TDD),并在此基础上采用重新设计的多维次序匹配算法进行航迹关联判定,待判定结束后进行TDD线性趋势系数(TDD-linear trend coefficient,TDD-LTC)检验,以排除关联的多义性。仿真结果表明,相同条件下,所提算法在不损失正确关联率的同时,可极大提升关联速度,且在多局部节点、目标密集等情况下关联速度更具优势,明显优于现有算法。 展开更多
关键词 航迹关联 多局部节点 虚实混合航迹序列 时序离散度 多维次序匹配
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