【摘 要】
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针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性差,识别精度不高的问题,提出了基于中心线预估计的蛇形机动模式识别和幅度估计算法。该算法先检测运动模式切换点即拐点,采用拟合直线倒逼法
【基金项目】
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国防“十二五”预研项目资助(40405070102)
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针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性差,识别精度不高的问题,提出了基于中心线预估计的蛇形机动模式识别和幅度估计算法。该算法先检测运动模式切换点即拐点,采用拟合直线倒逼法解决了当前航迹拐点检测算法抗噪性差的问题;再对模式切换后的飞行航迹进行大致的方向拟合,结合周期性零点个数和航迹在中心线波动相差范围进行机动模式识别;进而利用相邻周期性零点间距离中心线最大值点进行幅度估计。仿真结果表明：该算法的模式识别率可达到98.4%,幅度估计值与真值的相对误差均值为6%。
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