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用于HRRP多类目标识别的D距离分类器
被引量：
4
1
作者
姚璐
韩磊
+1 位作者
杨磊
柴晓飞
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期1144-1149,共6页
在雷达自动目标识别(radar automatic target recognition,RATR)领域,为了保证基于高分辨距离像(high-resolution range profile,HRRP)的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化...
在雷达自动目标识别(radar automatic target recognition,RATR)领域,为了保证基于高分辨距离像(high-resolution range profile,HRRP)的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化性能与低运算复杂度的识别算法。利用比值计算两个向量之间的比值距离,并将比值距离应用于距离分类器中,称之为D距离分类器。然后利用八类地面目标实测数据将D距离分类器与其他一些RATR统计模型进行比较,分别分析其在小样本与多类目标时的识别精度。最终结果验证出D距离分类器在训练样本有限且多类目标识别时仍然具有优异的泛化性能与很低的运算复杂度。
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关键词
雷达自动
目标
识别
高分辨距离像
小样本
多类目标识别
比值距离
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职称材料
基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法
被引量：
1
2
作者
刘炳尧
秦世引
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期1502-1506,1511,共6页
针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属...
针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.
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关键词
概念空间
机器人
多类目标识别
多传感器信息融合
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职称材料
题名
用于HRRP多类目标识别的D距离分类器
被引量：
4
1
作者
姚璐
韩磊
杨磊
柴晓飞
机构
西安电子工程研究所
北京理工大学机电学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期1144-1149,共6页
文摘
在雷达自动目标识别(radar automatic target recognition,RATR)领域,为了保证基于高分辨距离像(high-resolution range profile,HRRP)的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化性能与低运算复杂度的识别算法。利用比值计算两个向量之间的比值距离,并将比值距离应用于距离分类器中,称之为D距离分类器。然后利用八类地面目标实测数据将D距离分类器与其他一些RATR统计模型进行比较,分别分析其在小样本与多类目标时的识别精度。最终结果验证出D距离分类器在训练样本有限且多类目标识别时仍然具有优异的泛化性能与很低的运算复杂度。
关键词
雷达自动
目标
识别
高分辨距离像
小样本
多类目标识别
比值距离
Keywords
radar automatic target recognition
high-resolution range profile
small-sample
multi-class target recognition
ratio distance
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法
被引量：
1
2
作者
刘炳尧
秦世引
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期1502-1506,1511,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60875072
61273350)
+1 种基金
北京市自然科学基金资助项目(4112035)
中澳国际合作资助项目(2007DFA11530)
文摘
针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.
关键词
概念空间
机器人
多类目标识别
多传感器信息融合
Keywords
conceptual space
robot
multi-class object recognition
multi-sensor data fusion
分类号
TP242.6 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于HRRP多类目标识别的D距离分类器
姚璐
韩磊
杨磊
柴晓飞
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
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职称材料
2
基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法
刘炳尧
秦世引
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
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