【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标识别和机器学习领域，尤其涉及一种基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法及系统。
技术介绍
1、在现代航空监控系统中，对空中目标的航迹识别是确保飞行安全、优化航线规划和提升空域效率的关键环节。然而，现有的航迹识别技术主要依赖于传统的信号处理和手动特征提取方法，这些方法在面对复杂的多目标场景时，识别准确率和实时性都存在较大挑战。
2、现有技术面临几个核心问题：
3、单目标识别局限：多数方法仅能有效处理单一目标的航迹，难以应对多目标航迹识别，特别是在航迹重叠或交织的情况下。
4、数据质量与数量：高质量的训练数据对于模型至关重要，但在实际应用中，由于天气、设备等因素影响，获取足够的高质量航迹数据存在困难。
5、实时性与计算资源：现有方法往往忽略了实时性需求，且在计算资源有限的情况下，模型的运行效率和响应速度难以满足实际操作要求。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法及系统，用以通过格拉姆角...
【技术保护点】
1.一种基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法，其特征在于，对所述飞行数据进行预处理包括对所述飞行数据进行去噪、数据平滑、归一化处理。
3.如权利要求1所述的基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法，其特征在于，基于预处理后的飞行数据，计算格拉姆矩阵，并利用角场变换，将航迹的时间序列转换为二维图像包括：
4.如权利要求3所述的基于格拉姆角场和CNN的多目标航迹识别方法，其特征在于，使用NumPy库构建格拉姆矩阵包括：利用格拉姆矩阵的元素表示角...
【技术特征摘要】
1.一种基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法，其特征在于，对所述飞行数据进行预处理包括对所述飞行数据进行去噪、数据平滑、归一化处理。
3.如权利要求1所述的基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法，其特征在于，基于预处理后的飞行数据，计算格拉姆矩阵，并利用角场变换，将航迹的时间序列转换为二维图像包括：
4.如权利要求3所述的基于格拉姆角场和cnn的多目标航迹识别方法，其特征在于，使用numpy库构建格拉姆矩阵包括：利用格拉姆矩阵的元素表示角度差的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡松涛，黄佳睿，杨军，王丽娜，赵文熙，王博，
申请(专利权)人：中国电子科技集团有限公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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