【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开，该方法基于二阶锥规划方法，依据目标数据优化问题中约束条件的锥特性，将约束条件逐一转换为二阶锥约束，可有效降低噪声数据分类的精度与运算时间。本方法适用范围广泛，适合于多源、异构数据集，可直接应用于航空航天、地球物理、大气物理和模式识别等领域。【专利说明】
本专利技术属于模式识别与人工智能领域，具体是一种提高噪声雷达数据分类效率的 方法，主要应用于模式识别与人工智能领域专家系统、智能计算系统、决策系统，可显著提 高有噪雷达数据分类的计算效率。
技术介绍
对地球电离层进行雷达扫描时，高频天线波束穿越大气层，回波数据往往存在噪 声，对这类有噪声雷达数据的有效性进行分类，是研究地球电离层结构的重要问题，解决这 一问题的传统方法主要采用半定规划法，计算复杂度较高。以半定规划法为例，对于规模为 η的数据集，半定规划法的计算复杂度为0 (n4_5)。当雷达数据来源多样，样本数据爆发性增 长时，半定规划法收敛速度缓慢，计算效率不高。这给实际工程应用带来较大困难。因而亟 需一种快速高效的电离层有噪声雷达数据分类计算方法。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术要解决的技术问题是：提出一种提高噪声雷达数 据分类效率的方法，该方法可有效降低有噪雷达数据分类的计算复杂度，提高设备工作效 率。 本专利技术解决所述技术问题的技术方案是：设计一种提高噪声雷达数据分类效率的 方法。该方法基于二阶锥规划方法，依据目标数据优化问题中约束条件的锥特性，将约束条 件逐一转换为二阶锥约束； 该方法具体包括如下步骤： 步骤一：输入雷达样本数据{χ...
【技术保护点】
一种提高噪声雷达数据分类效率的方法，该方法基于二阶锥规划方法，依据目标数据优化问题中约束条件的锥特性，将约束条件逐一转换为二阶锥约束；该方法具体包括如下步骤：步骤一：输入雷达样本数据{x1,...,xn}以及标号集{y1,...,yn}，其中xi∈Rm，i＝1,...,n，yi∈{‑1,1}，i＝1,...,n，1表示数据属于正类，‑1表示数据属于负类；初始变量值α0＝[1,...1]T，预设容忍度ε＝10‑3，初始海森矩阵Hk＝E；步骤二：添加自由变元t,t,r,τ,σ,υ，并赋初值t＝[1,...,1]T，t＝0，r＝0，τ＝0，σ＝0，υ＝0，生成二阶锥约束；在本步骤中，按如下方式生成二阶锥约束：步骤三：带入初值，并求解如下最小化问题：minα,t,t,r,τ,σ,υt]]>s.t. yTα＝0,r≥ρTα,υ≥τ+eTt,α,τ≥0,υ‑2eTα‑t≤0,σ≤1,σ+τ≥||2rσ-τ||,]]>1-σ+eTt≥|...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：贾磊，王邵臻，
申请(专利权)人：中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所，
类型：发明
国别省市：天津;12
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