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🔥 内容介绍
二、Hough 变换适配与杂波抑制设计
1. 坐标空间与参数空间映射
针对二维坐标的多目标航迹起始，采用 “分维度 Hough 变换” 策略，分别对 x-t、y-t 维度进行变换，再通过参数关联实现航迹聚合，具体映射关系如下：
三、多目标航迹起始完整流程
1. 数据预处理阶段
- 量测数据清洗：剔除明显超出物理范围的异常点（如 x＞X_max 或 x＜X_min），对每个时间步长的量测点进行卡尔曼滤波预处理，降低量测噪声（滤波后 σ 可降至 0.2m 以内）。
- 时间序列对齐：确保所有量测点按时间步长 t₁-t_N 有序排列，若某时间步长缺失量测点，采用线性插值补充（仅适用于缺失率＜10% 的场景）。
2. Hough 变换与参数提取阶段
- 分维度变换：
- 对 x-t 维度的所有量测点，逐一映射到（vₓ,x₀）参数空间，更新对应网格累加器数值；
- 同理完成 y-t 维度到（vᵧ,y₀）参数空间的映射与累加。
- 参数筛选与关联：
- 按累加器阈值 Th 筛选 x-t、y-t 维度的潜在参数；
- 通过时空关联性校验，得到多组目标参数（vₓᵏ,vᵧᵏ,x₀ᵏ,y₀ᵏ）（k=1,2,…,K，K 为目标数量）。
四、关键问题与优化方向
1. 现存挑战
- 参数空间维度膨胀：若目标运动模型为非线性（如匀加速），参数空间维度增加（如 x = a・t² + vₓ・t + x₀），导致计算量呈指数级增长。
- 弱目标检测困难：当目标量测点缺失率＞15% 时，Hough 变换累加器数值降低，易被误判为杂波。
2. 优化策略
- 分层 Hough 变换：对非线性运动模型，采用 “粗 - 细” 分层参数搜索，先在粗网格中定位参数大致范围，再在细网格中精确搜索，减少计算量（可降低 60% 以上）。
- 多特征融合：结合量测点的幅值、信噪比（SNR）等特征，对高 SNR 量测点赋予更高的累加权重（如权重 = SNR/Max_SNR），增强弱目标的累加峰值，提升缺失量测点场景下的起始成功率。
- 硬件加速：基于 FPGA 或 GPU 实现 Hough 变换的并行计算，将参数空间映射与累加器统计过程并行化，处理时间可缩短至 20ms 以内，满足高实时性需求。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 贺鹏.Hough变换航迹起始算法研究[D].西北工业大学,2007.DOI:10.7666/d.y1034613.
[2] 肖松,谭贤四,王红,等.基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法[J].航天控制, 2013, 31(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-3242.2013.04.010.
[3] 王国宏,苏峰,毛士艺,等.杂波环境下基于Hough变换和逻辑的快速航迹起始算法[J].系统仿真学报, 2002, 14(7):3.DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2002.07.012.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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