基于联合局域相关向量机的雷达导引头状态预测方法

• 作者: 徐廷学 王虹 逯程
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相关向量机 D-S证据理论 方差高斯核函数 局域预测法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 9-16
• 页数: 8页
• 分类号: TJ760
• 字数: 6793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.01.02

摘要

针对雷达导引头机电结构组成复杂、性能指标测试数据信息利用率不足、使用传统基于数据驱动的状态预测方法精度不高的问题,借鉴相关向量机(relevance vector machine,RVM)和Dempster-Shafer (D-S)证据理论,提出了一种基于证据融合和改进局域RVM的状态预测方法.首先,对标准RVM回归模型进行改进,通过构建方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用Hannan-Quinn (H-Q)准则对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性,完成了改进局域相关向量机模型(local relevance vector machine,LRVM)的构建;最后,利用具有近似退化规律的同源装备测试数据对LRVM进行了改进,通过D-S证据理论对两种模型的预测结果进行了融合,建立了联合局域相关向量机(united local relevance vector machine,U-LRVM)模型.通过对导引头相关参数的实例预测,验证了该方法的可行性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐廷学	海军航空大学岸防兵学院	216	943	14.0	18.0
2	逯程	海军航空大学岸防兵学院	23	63	4.0	6.0
3	王虹		6	11	2.0	3.0