【摘 要】
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借助先进的传感、通信和计算机技术,对运动中的通信辐射源的相关研究能为安防、旅游和军事等领域提供高效的服务,具有重要的理论意义及实用价值。通信辐射源在运动中通常产生多维连续的序列型数据,运动和通信行为同时发生,与环境交互频繁。由于噪声等因素的影响,认知效率低,因此,本文利用强化学习等智能技术展开如下研究:（1）为准确比较辐射源轨迹相似性,定义了辐射源语义信息,基于改进的马氏距离和高效K近邻相似搜索,
【基金项目】
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国防科技大学科研计划项目:通信辐射源运动行为认知技术研究；
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借助先进的传感、通信和计算机技术,对运动中的通信辐射源的相关研究能为安防、旅游和军事等领域提供高效的服务,具有重要的理论意义及实用价值。通信辐射源在运动中通常产生多维连续的序列型数据,运动和通信行为同时发生,与环境交互频繁。由于噪声等因素的影响,认知效率低,因此,本文利用强化学习等智能技术展开如下研究:（1）为准确比较辐射源轨迹相似性,定义了辐射源语义信息,基于改进的马氏距离和高效K近邻相似搜索,提出了基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。（2）为减少手动提取特征的工作量和提高模型对数据类型的适应性,首先提出了一种基于长短时记忆网络的Seq2Seq型通信辐射源运动轨迹建模方法;然后提出了一种基于Hausdorff距离和语义兴趣序列的异常轨迹检测方法,结合时空和语义信息检测并发现异常辐射源数据。（3）为智能、高效地分析和认知目标通信辐射源的运动行为和其相应的产生原因,提出了一种基于深度强化学习和注意力机制的运动行为认知方法,提高了认知效率。为减轻干扰等影响,基于深度强化学习提出了一种运动通信辐射源辅助决策方法,提供辐射源运动和通信的调整方案,保证其安全和通信正常。此外,还开展了相应的实验验证所提算法的性能。
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