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一种基于聚类分析的飞行物目标对受保护低空无人机的威胁度识别方法

摘要

本发明涉及一种基于聚类分析的飞行物目标对受保护低空无人机威胁度识别方法,首先确定航线内受保护的低空无人机对象及其受保护空间范围,并确定对受保护的低空无人机对象构成威胁的飞行物目标;然后通过地面探测器测得受保护的低空无人机对象和飞行物目标的飞行数据,最后结合地面探测器获取后的数据和聚类分析将飞行物目标进行威胁等级划分。本发明能够实现对移动的受保护低空无人机对象进行威胁等级识别,通过采用机器学习中的聚类算法可以明显提高数据的处理计算能力,可通过地面探测器测得数据,其测得的数据较雷达获取的数据更为丰富全面;本发明能够实现对多变动态环境下空中运动目标很好的动态威胁度预测评估。

著录项

  • 公开/公告号CN112418071B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江科技学院;

    申请/专利号CN202011308194.3

  • 发明设计人 白慧慧;韩超;王利军;焦庆春;

    申请日2020-11-20

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人郑芳

  • 地址 310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号

  • 入库时间 2022-08-23 12:21:03

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