基于Light Reverse Transformer的空中目标意图识别方法
王科1
郭相科1
王亚男1
倪鹏2
权文3
李成海1
1.空军工程大学防空反导学院,西安,7100512.复杂航空系统仿真重点实验室,北京,1000763.空军工程大学空管领航学院,西安,710051
摘要：空中目标意图识别在战场态势感知领域占据举足轻重的地位.然而,如何从海量态势数据中迅速且精准地挖掘关键信息,一直是该领域研究面临的一大难题.现有多数研究模型因架构繁复,难以在短时间内高效地推断出目标意图.为解决这一难题,基于Transformer架构进行设计,通过Reverse方法优化模型以更适用于处理时间序列任务,并在位置编码中融入扰动元素,以提升模型的鲁棒性和泛化能力.此外,对注意力机制和前馈神经网络进行了轻量化改进.经过对比实验、消融实验以及计算复杂度的深入分析,所提模型在空中目标意图识别领域的有效性得到了有力验证.
关键词：意图识别深度学习Transformer多头注意力机制
分类号：V219(基础理论及试验)TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(62002362)国家自然科学基金(61703426)陕西省高校科协青年人才托举计划项目(2019038)陕西省创新能力支持计划(2020KJXX-065)
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 96-105 )
英文信息