基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法

发布时间：2017-09-12 07:24

  本文关键词：基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法

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【摘要】：针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)概率学习问题,在传统Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处理,构造可以反映派生过程的Earley剖析表,并且基于最大子树概率原则从剖析表中提取出最优剖析树,利用改进的IO算法和改进的VS算法对文法概率进行学习,实现MFR参数估计,得到文法参数后,再利用Viterbi算法对MFR状态进行估计。理论分析和实验仿真表明,与IO算法和VS算法相比,改进算法在保持估计精度的同时,可以有效降低计算复杂度和减少运行时间,验证了Earley算法能够提高文法概率的学习速度。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 随机上下文无关文法 多功能雷达 Earley算法 参数估计 状态估计
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61172148) 航空基金资助项目(20112090616)~~
【分类号】：V243.2
【正文快照】： 0引言雷达告警接收机(Radar Warning Receiver,RWR)系统通过测量与分析照射到载机上的雷达信号,对截获雷达数据与雷达威胁数据库中的数据进行匹配来确定威胁雷达辐射源的类型、工作状态、方位、威胁等级等信息,从而对飞行员提供有效建议,采取有效措施[1]。对于常规体制雷达,采

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本文编号：835877