基于FCN-BiGRU的空中目標(biāo)意圖識(shí)別方法

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摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和作戰(zhàn)方式的改變，對(duì)于敵方作戰(zhàn)意圖的推理開始進(jìn)入戰(zhàn)場(chǎng)，防空作戰(zhàn)決策對(duì)于意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率有更高的要求，現(xiàn)有的知識(shí)圖譜、 專家網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在識(shí)別的精度上還存在差距，難以滿足防空作戰(zhàn)的需求。因此，本文結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種用于空中目標(biāo)意圖識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型FCN-BiGRU，全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）可以提取空戰(zhàn)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜局部特征，雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）用來捕捉空戰(zhàn)意圖數(shù)據(jù)的時(shí)序特征，通過消融實(shí)驗(yàn)和對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，F(xiàn)CN-BiGRU模型的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98.71%，超過現(xiàn)有空中目標(biāo)意圖識(shí)別模型1.14%，為防空作戰(zhàn)決策提供了更有力的依據(jù)。（剩余17965字）