[發明專利]一種基于統計流形尋優降維的干擾類型自動識別方法有效
| 申請號： | 202010919093.3 | 申請日： | 2020-09-04 |
| 公開（公告）號： | CN112069987B | 公開（公告）日： | 2023-04-18 |
| 發明（設計）人： | 王超宇;陸翔 | 申請（專利權）人： | 中國船舶重工集團公司第七二四研究所 |
| 主分類號： | G06F18/10 | 分類號： | G06F18/10 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 210003 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 統計 流形 尋優降維 干擾 類型 自動識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于統計流形尋優降維的干擾類型自動識別方法，其特征在于：
步驟1：利用脈沖描述字初始化干擾信號空時頻統計特征f(x)，x為干擾信號樣本，為干擾信號描述字構成的觀察樣本集合；同時，利用干擾樣式先驗信息初始化多維流形空間g(y)，其中y為干擾信號樣本，為干擾類型集合；
步驟2：從觀測樣本集合中選n個樣本，對于每個樣本(xi,yi)估計干擾信號空時頻特征的分布PX(xi)，并更新干擾信號空時頻統計特征：
其中，Δ為常數；
步驟3：從觀測樣本集合中選n個樣本，利用觀測干擾信號樣本(xi,yi)估計多維流形空間特征分布PY(yi)，并更新典型干擾類型多維流形空間：
其中，Δ為常數；
步驟4：利用n個干擾信號樣本對干擾類型高維流形空間的實時轉移牽引效應，歸一化干擾類型多維流形空間估計結果其中表示對n干擾信號樣本統計所得干擾多維流形空間數學期望；
步驟5：基于歸一化干擾類型多維流形空間估計結果，構造干擾幾何流形空間相關矩陣：
步驟6：利用干擾幾何流形空間相關矩陣，采用SVD方式降維提取干擾多維流形空間信號分量U和噪聲分量Λ：
[U?Λ]＝eig(Φ)；
步驟7：利用信號分量和噪聲分量，重構干擾多維流形空間：
步驟8：重復步驟1～步驟7，直至變化率≤5％。
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