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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
摘要：本发明提供了一种多维数据增强学习的无线电导航系统状态评估方法，包括：获取无线电导航系统功能运行监测数据，并选择与系统健康有关联的数据；对选择的数据进行滑窗处理，得到包含时间信息的样本数据；将样本数据划分为训练集、第一测试集以及第二测试集，并构造正负样本；建立并训练对比学习模型；建立并训练深度一类支持向量机；利用第一测试集与第二测试集在对比学习模型与深度一类支持向量机的输出结果，完成无线电导航系统状态评估。本发明利用对比学习学习检测数据的深层特征，并利用深度一类支持向量机开展状态评估模型构建，具有检测精度高、可解释等优点，具有重要理论和工程实践意义，实现机载无线电导航系统健康状态精准量化评估。
主权项：1.一种多维数据增强学习的无线电导航系统状态评估方法，其特征在于，包括：获取无线电导航系统功能运行监测数据，并选择与系统健康有关联的数据，其中，与系统健康有关联的数据包括：上天线接收脉冲个数、下天线接收脉冲个数、上天线接收AGC应答次数、下天线接收AGC应答次数、下天线接收DSP应答次数、被闭锁时间、距离以及方位；对选择的数据进行滑窗处理，得到包含时间信息的样本数据；将样本数据划分为训练集、第一测试集以及第二测试集；其中，对所有样本数据基于数据类型分别构造正负样本；建立对比学习模型，并利用训练集进行训练；建立并训练深度一类支持向量机，其输入为训练好的对比学习模型提取的特征表示；分别将第一测试集和第二测试集输入到对比学习模型得到特征表示，再将特征表示输入到深度一类支持向量机进行状态评估，对于第一测试集和第二测试集中样本数据，定义健康状态指数为特征非线性映射到超球中心距离，其中特征非线性映射由对比学习模型输出，超球中心由深度一类支持向量机输出；计算第一测试集中所有样本数据的健康状态指数，并进行排序；将排序后的健康状态指数，依次作为临时阈值计算约登指数，并将使得约登指数最大的临时阈值作为超球半径；计算第二测试集中所有样本数据的健康状态指数，若健康状态指数大于超球半径，则表示样本数据异常，完成无线电导航系统状态评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第十研究所 一种多维数据增强学习的无线电导航系统状态评估方法
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