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基于散射中心的雷达目标SVM识别方法
被引量：
1
1
作者
王菁
周建江
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011年第5期521-525,共5页
为减少经典目标识别算法中的计算量与模板存储量,本文将雷达目标散射中心作为目标识别的特征,通过支持向量机(SVM)方法分类目标。首先,采用基于传播算子的多重信号特征法(PM-MUSIC)提取雷达目标散射中心参数;其次,计算散射中心的中心矩...
为减少经典目标识别算法中的计算量与模板存储量,本文将雷达目标散射中心作为目标识别的特征,通过支持向量机(SVM)方法分类目标。首先,采用基于传播算子的多重信号特征法(PM-MUSIC)提取雷达目标散射中心参数;其次,计算散射中心的中心矩以建立统一标准的识别特征,并采用SVM方法对目标进行分类。最后,通过仿真实验比较了该算法与散射中心联合自适应高斯分类(AGC)算法用于5类战斗机识别的结果,说明了散射中心目标SVM识别方法提高了目标的识别性能。
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关键词
散射中心
目标识别
传播算子
多重信号特征方法(MUSIC)
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于散射中心的雷达目标SVM识别方法
被引量：
1
1
作者
王菁
周建江
机构
中国电子科技集团第二十八所信息系统工程重点实验室
南京航空航天大学
电子
信息
工程
学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011年第5期521-525,共5页
文摘
为减少经典目标识别算法中的计算量与模板存储量,本文将雷达目标散射中心作为目标识别的特征,通过支持向量机(SVM)方法分类目标。首先,采用基于传播算子的多重信号特征法(PM-MUSIC)提取雷达目标散射中心参数;其次,计算散射中心的中心矩以建立统一标准的识别特征,并采用SVM方法对目标进行分类。最后,通过仿真实验比较了该算法与散射中心联合自适应高斯分类(AGC)算法用于5类战斗机识别的结果,说明了散射中心目标SVM识别方法提高了目标的识别性能。
关键词
散射中心
目标识别
传播算子
多重信号特征方法(MUSIC)
支持向量机(SVM)
Keywords
scattering center target recognition propagator
MUSIC
support vector machine （SVM）
分类号
TN957 [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
基于散射中心的雷达目标SVM识别方法
王菁
周建江
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2011
1
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