[发明专利]一种提高噪声雷达数据分类效率的方法

说明书

技术领域

本发明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。

背景技术

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n的数据集，半定规划法的计算复杂度为O(n^4.5)。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。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明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。

本发明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{x₁,...,x_n}以及标号集{y₁,...,y_n}，其中x_i∈R^m，i＝1,...,n，y_i∈{-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H_k＝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.y^Tα＝0,r≥ρ^Tα,υ≥τ+e^Tt,

α,τ≥0,υ-2e^Tα-t≤0,

σ≤1,σ+τ≥||2rσ-τ||,]]>