基于Earley剖析的多功能雷达文法参数估计算法

发布时间：2018-02-24 14:43

  本文关键词： 随机上下文无关文法 多功能雷达 参数估计 Earley剖析 文法产生式　出处：《计算机应用研究》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对基于随机上下文无关文法(stochastic context-free grammar,SCFG)建模的多功能雷达(multi-function radars,MFR)参数估计问题的研究,在原有inside-outside(IO)算法和viterbi-score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley剖析的多功能雷达文法参数估计算法——EIO算法。该算法将IO算法与Earley剖析相结合,通过对截获的雷达数据进行预处理,可以处理任意形式的文法产生式,对文法产生式概率进行学习,从而实现MFR文法参数估计。通过理论分析和实验仿真,EIO算法可以在减少计算复杂度、记忆复杂度和运行时间的同时,有效保持文法参数估计精度,论证了该方法的正确性和有效性。
[Abstract]:In this paper, the parameter estimation problem of multifunctional radar multi-function radarsm based on stochastic context-free grammars (SCF) is studied. Based on the original inside-outsideIO() algorithm and Viterbi-scoreen (VS) algorithm, the estimation of multi-function radar parameters is studied. This paper presents a multi-function radar grammar parameter estimation algorithm based on Earley analysis, which combines IO algorithm with Earley analysis, and can process any form of grammar generation by preprocessing the captured radar data. Through theoretical analysis and experimental simulation, the MFR algorithm can reduce the computational complexity, memory complexity and running time, while maintaining the precision of the grammar parameter estimation effectively. The correctness and effectiveness of the method are demonstrated.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【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】：TN958

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本文编号：1530650