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一种快速有效的雷达目标识别方法
被引量：
2
1
作者
李小平
李映
焦李成
《航天控制》
CSCD
北大核心
2003年第4期36-41,共6页
基于核的学习算法提出一种快速有效的雷达目标识别方法。首先利用核的主分量分析方法对雷达目标的一维距离像进行特征提取,可以有效地提取出其中的非线性特征;然后基于一种新型的支撑矢量机——近似支撑矢量机作为分类器对所提取的特征...
基于核的学习算法提出一种快速有效的雷达目标识别方法。首先利用核的主分量分析方法对雷达目标的一维距离像进行特征提取,可以有效地提取出其中的非线性特征;然后基于一种新型的支撑矢量机——近似支撑矢量机作为分类器对所提取的特征进行识别。实验结果表明,所提出的识别方法其正确识别率与标准支撑矢量机相当,但在计算速度上却有很大的提高,并对噪声具有较好的抑制作用。
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关键词
主分量分析方法
近似支撑矢量机
雷达目标识别
特性识别
正确识别率
识别
方法
特征值
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职称材料
基于多特征组的遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法
被引量：
3
2
作者
承德保
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2867-2870,共4页
该文提出了一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法。该方法首先统计建筑物的多类特征,然后利用PCA方法分析选取最优特征组,将图像分割为建筑物目标区域与非目标区域。最后,提出一种主方向结合面积因子的方法将...
该文提出了一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法。该方法首先统计建筑物的多类特征,然后利用PCA方法分析选取最优特征组,将图像分割为建筑物目标区域与非目标区域。最后,提出一种主方向结合面积因子的方法将建筑物目标标绘为规则的矢量多边形。实验结果表明,该方法识别率高、准确性好、鲁棒性强,具有一定的实用价值。
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关键词
目标识别
自动标绘
多特征组
面积因子
主分量分析方法
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职称材料
基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究
被引量：
7
3
作者
袁祖霞
高贵明
《雷达与对抗》
2010年第1期11-14,共4页
基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种...
基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。
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关键词
雷达目标识别
一维距离像
最大相关系数法
主分量分析方法
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职称材料
题名
一种快速有效的雷达目标识别方法
被引量：
2
1
作者
李小平
李映
焦李成
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西北工业大学
出处
《航天控制》
CSCD
北大核心
2003年第4期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金(No:60073053
60133010)
文摘
基于核的学习算法提出一种快速有效的雷达目标识别方法。首先利用核的主分量分析方法对雷达目标的一维距离像进行特征提取,可以有效地提取出其中的非线性特征;然后基于一种新型的支撑矢量机——近似支撑矢量机作为分类器对所提取的特征进行识别。实验结果表明,所提出的识别方法其正确识别率与标准支撑矢量机相当,但在计算速度上却有很大的提高,并对噪声具有较好的抑制作用。
关键词
主分量分析方法
近似支撑矢量机
雷达目标识别
特性识别
正确识别率
识别
方法
特征值
Keywords
Kernel principal component analysis
Proximal support vector machine
Radar target recognition
分类号
TN951 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于多特征组的遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法
被引量：
3
2
作者
承德保
机构
北京航空航天大学经济管理学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2867-2870,共4页
文摘
该文提出了一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法。该方法首先统计建筑物的多类特征,然后利用PCA方法分析选取最优特征组,将图像分割为建筑物目标区域与非目标区域。最后,提出一种主方向结合面积因子的方法将建筑物目标标绘为规则的矢量多边形。实验结果表明,该方法识别率高、准确性好、鲁棒性强,具有一定的实用价值。
关键词
目标识别
自动标绘
多特征组
面积因子
主分量分析方法
Keywords
Target recognition
Automatic mapping
Multiple features
Area factor
Principal Components Analysis （PCA） method
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究
被引量：
7
3
作者
袁祖霞
高贵明
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京船舶雷达研究所
出处
《雷达与对抗》
2010年第1期11-14,共4页
文摘
基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。
关键词
雷达目标识别
一维距离像
最大相关系数法
主分量分析方法
Keywords
radar target recognition
HRRP
MCC
PCA
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种快速有效的雷达目标识别方法
李小平
李映
焦李成
《航天控制》
CSCD
北大核心
2003
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多特征组的遥感图像中建筑物目标自动识别与标绘的方法
承德保
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究
袁祖霞
高贵明
《雷达与对抗》
2010
7
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职称材料
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