一種提高噪聲雷達數據分類效率的方法
【專利摘要】本發明公開一種提高噪聲雷達數據分類效率的方法，該方法基于二階錐規劃方法，依據目標數據優化問題中約束條件的錐特性，將約束條件逐一轉換為二階錐約束，可有效降低噪聲數據分類的精度與運算時間。本方法適用范圍廣泛，適合于多源、異構數據集，可直接應用于航空航天、地球物理、大氣物理和模式識別等領域。
【專利說明】一種提高噪聲雷達數據分類效率的方法 【技術領域】
[〇〇〇1] 本發明屬于模式識別與人工智能領域，具體是一種提高噪聲雷達數據分類效率的 方法，主要應用于模式識別與人工智能領域專家系統、智能計算系統、決策系統，可顯著提 高有噪雷達數據分類的計算效率。 【背景技術】
[0002] 對地球電離層進行雷達掃描時，高頻天線波束穿越大氣層，回波數據往往存在噪 聲，對這類有噪聲雷達數據的有效性進行分類，是研究地球電離層結構的重要問題，解決這 一問題的傳統方法主要采用半定規劃法，計算復雜度較高。以半定規劃法為例，對于規模為 η的數據集，半定規劃法的計算復雜度為0 (n4_5)。當雷達數據來源多樣，樣本數據爆發性增 長時，半定規劃法收斂速度緩慢，計算效率不高。這給實際工程應用帶來較大困難。因而亟 需一種快速高效的電離層有噪聲雷達數據分類計算方法。
【發明內容】
[0003] 為解決現有技術的不足，本發明要解決的技術問題是：提出一種提高噪聲雷達數 據分類效率的方法，該方法可有效降低有噪雷達數據分類的計算復雜度，提高設備工作效 率。
[0004] 本發明解決所述技術問題的技術方案是：設計一種提高噪聲雷達數據分類效率的 方法。該方法基于二階錐規劃方法，依據目標數據優化問題中約束條件的錐特性，將約束條 件逐一轉換為二階錐約束；
[0005] 該方法具體包括如下步驟：
[0006] 步驟一：輸入雷達樣本數據{χ^ ...，χη}以及標號集匕，...，yn}，其中Xi e Rm，i =1，. . .，n，yi e {-1，1}，i = 1，. . .，n，1表示數據屬于正類，-1表示數據屬于負類；初始 變量值= [1，. . . 1]T，預設容忍度ε = ΚΓ3,初始海森矩陣Hk = E ;
[0007] 步驟二：添加自由變元 t, t, r, τ，σ，u，并賦初值 t = [1，. . .，1]T，t = 0，r = 0， τ =〇, σ =〇, u =〇,生成二階錐約束；在本步驟中，按如下方式生成二階錐約束：
[0008] 原約束： 二階錐約束：
【權利要求】
1. 一種提高噪聲雷達數據分類效率的方法，該方法基于二階錐規劃方法，依據目標數 據優化問題中約束條件的錐特性，將約束條件逐一轉換為二階錐約束； 該方法具體包括如下步驟： 步驟一：輸入雷達樣本數據{x^ ...，χη}以及標號集{y^ ...，yn}，其中Xi e Rm，i = 1，. . .，n，yi e {-1，1}，i = 1，. . .，n，1表示數據屬于正類，-1表示數據屬于負類；初始變 量值％ = [1，. . . 1]τ，預設容忍度ε = ΚΓ3,初始海森矩陣Hk = E ; 步驟二：添加自由變元t, t, r, τ，σ，u，并賦初值t = [1，. . .，1]T，t = 0, r = 0，τ =〇, 0 =〇, u =〇,生成二階錐約束；在本步驟中，按如下方式生成二階錐約束： 原約束： 二階錐約束：
步驟三：帶入初值，并求解如下最小化問題：
為單位向量；求解采用梯度下降方式迭代計算，具體為：在第 k步迭代中，優化目標變量
的更新方向為λ k，λ k通過線性規劃 過程得到；更新步長為Pk，計算Pk要用到Hk值和gk值，g k為當前目標函數梯度值；更新完 Xk后，需計算Hk+1的值，用于下次迭代過程，E為單位矩陣，所需計算公式如下：
步驟四：若有當前目標函數梯度的下降值11^小于預設的收斂容忍度，則步驟終止，得 到結果；否則返回步驟三進行下一次迭代。
【文檔編號】G06F17/50GK104112047SQ201410326005
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年7月10日 優先權日:2014年7月10日
【發明者】賈磊, 王邵臻 申請人:中國航天科工集團第三研究院第八三五七研究所