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电磁目标表征:知识-数据联合驱动新范式OA北大核心CSTPCD

A New Paradigm for Knowledge-Data Driven Electromagnetic Target Representation

中文摘要英文摘要

电磁目标表征是电磁空间态势感知中的一项共性基础性问题.早期目标表征基于专家经验知识,需要设计者具有较强的专业背景与先验知识,其在复杂信号环境下的性能不佳.近年来发展起来的深度学习为复杂电磁环境下的目标信号表征提供了新的途径,它通过模拟人脑的深层结构建立机器学习模型,以端到端的方式自动表征和处理目标数据,在电磁目标检测、分类、识别、参数估计、行为认知等感知任务中显示出良好的性能.然而,深度学习严重依赖海量高质量标注数据,在现实电磁环境中存在一定局限…查看全部>>

Electromagnetic target representation is a common fundamental problem in electromagnetic space situational awareness.Early target representation was based on expert empirical knowledge,which required de-signers to have strong professional background and prior knowledge,and is performed poorly in complex signal environments.Deep learning,which has been developed in recent years,provides a new way for signal repre-sentation in complex electromagnetic environme…查看全部>>

杨淑媛;杨晨;冯志玺;潘求凯

西安电子科技大学,西安 710071西安电子科技大学,西安 710071西安电子科技大学,西安 710071西安电子科技大学,西安 710071

武器工业

目标表征专家知识深度学习知识-数据联合驱动知识图谱

target representationexpert knowledgedeep learningjoint knowledge-data-drivenknow-ledge graph

《航空兵器》 2024 (2)

17-31,15

国家自然科学基金项目(U22B201862276205)

10.12132/ISSN.1673-5048.2024.0065

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