【摘 要】
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针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对
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针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。
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