戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)實(shí)體類型識(shí)別的魯棒圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

摘要： 隨著信息戰(zhàn)和算法戰(zhàn)等新型作戰(zhàn)樣式的興起，戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析中的目標(biāo)實(shí)體識(shí)別任務(wù)對(duì)決策起著重要作用。戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)作為最典型的戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)之一，包含了許多緊密交互的動(dòng)態(tài)實(shí)體數(shù)據(jù)。但此類數(shù)據(jù)因敵方干擾或偽裝常常含有較強(qiáng)的噪聲，與一般時(shí)序關(guān)系數(shù)據(jù)相比，對(duì)目標(biāo)實(shí)體方法的魯棒性要求更高。本文基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種表示和處理這類態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)、識(shí)別敵方作戰(zhàn)實(shí)體的新方法。首先，使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法基于作戰(zhàn)實(shí)... （共9頁(yè)）