结合机器学习和物理机理的导体目标RCS预测方法

作者:肖东海; 侯牡玉; 左炎春; 吕冰; 刘伟; 郭立新
来源:2023-01-09, 中国, CN202310026682.2.

摘要

本发明公开一种结合机器学习和物理机理的导体目标RCS预测方法,具体按照以下步骤实施:步骤1:将PO机理下的导体目标单站RCS计算公式用类比的方法在形式上无限逼近SVR函数的形式;根据结合了物理先验的SVR函数形式,寻找最合适的核函数;步骤2:设计试验过程采样和预处理得到训练数据集;步骤3:根据步骤2采样得到的数据集训练步骤1提出的IPOI-SVR模型,得到预测导体目标RCS的近似函数;步骤4:根据训练出的近似模型,预测导体目标在不同方位角天顶角θ时的RCS。该方法解决了现有RCS获取技术中单纯依赖物理方法或机器学习方法存在的精度不高的问题。