【摘要】：針對雷達(dá)目標(biāo)識別系統(tǒng)中存在庫外目標(biāo)、各特征屬性分類性能不一致,低分辨雷達(dá)不同類別目標(biāo)特征值分布區(qū)間混疊的問題。文中基于支持向量機(jī)分類算法,對目標(biāo)樣本特征值進(jìn)行置信度分析,獲得置信區(qū)間,利用代價函數(shù)確定拒識門限,對庫外目標(biāo)以及混疊區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行拒識分析;并根據(jù)訓(xùn)練樣本先驗識別率使用注水原理分配特征屬性權(quán)重;在此基礎(chǔ)上利用支持向量機(jī)進(jìn)行目標(biāo)識別。雷達(dá)實測數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明,引入置信拒識分析與注水分配加權(quán)后,分類器性能得到了有效改善。
[Abstract]:In the radar target recognition system, there are targets outside the database, the classification performance of each feature attribute is not consistent, and the distribution of feature values of different types of targets in low resolution radar is intersected. Based on the classification algorithm of support vector machine, the confidence degree of the target sample eigenvalue is analyzed, the confidence interval is obtained, the threshold of rejection is determined by the cost function, and the target outside the database and the target in the aliasing region are analyzed. Based on the priori recognition rate of the training samples, the weight of the feature attributes is assigned by the principle of water injection, and the target recognition is carried out by using the support vector machine (SVM). The experimental results of radar measured data show that the performance of the classifier is improved effectively by introducing the confidence rejection analysis and the weighted distribution of water injection.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471198,61671246)資助課題
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2193822