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| 稿件标题： | 基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法 |
| 稿件作者： | 岳龙飞1，杨任农2，杨文达2，左家亮2，刘会亮3，许凌凯4 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.02.027 |
| 科学编辑： | 李波 博士后（西北工业大学 教授、博导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 机动动作识别；正则化自动编码器；支持向量机；特征提取；无监督学习 |
| 文章摘要： | 飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题，考虑到机动数据的高维性、时序性的特点，提出基于正则化自动编码器-支持向量机（RAESVM）的飞机机动动作识别方法。依据机动动作数据变化规律和专家经验知识，构建了基于时间段数据特征的机动动作样本库；将无监督的自动编码器神经网络强大的特征提取能力和有监督的支持向量机优异的分类性能相结合，构建基于RAESVM的机动识别模型，采用机动动作样本库训练模型；通过引入正则化提高了RAE网络的泛化性能和预测准确率；最后与多种现有方法进行准确性与实时性对比，并选取空战机动动作数据进行实例验证。结果表明：所提方法识别准确率为92.75%，对一组机动数据识别仅需2 ms，满足实时性要求。因此，该方法可以快速准确地进行飞机机动动作识别，具有一定实用价值。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金青年项目（62106284）；陕西省自然科学基金项目（2021JQ370） |
| 引用本文格式： | 岳龙飞,杨任农,杨文达，等.基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(2)：210-217. YUE Longfei, YANG Rennong, YANG Wenda, et al.Aircraft maneuver recognition based on autoencodersupport vector machine［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(2)：210-217. |
| 刊期名称： | 2024年02期 |
| 出版时间： | 2024年2月 |
| 收稿日期： | 2023年1月13日 |
| 修回日期： | 2023年3月13日 |
| 录用日期： | 2023年4月15日 |
| 上线时间： | 2024年2月28日 |
| 浏览次数： | 1564 |
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