基于剪辑支持向量机的雷达目标识别方法
冷家旭
黄惠明
龙方
1.北京跟踪与通信技术研究所,北京,1000942.北京跟踪与通信技术研究所,北京,1000943.北京跟踪与通信技术研究所,北京,100094
摘要：支持向量机(SVM)具有分类精度高、泛化能力强等优点,已成功应用在雷达目标识别领域.但其性能受多种因素影响.针对低信噪比、分类面混迭、参数选取等问题,文章提出剪辑SVM分类器,通过小波去噪、剪辑、矩阵相似度优选参数等手段有效抑制上述问题的影响.外场实测数据的仿真也表明剪辑SVM的性能优于传统SVM与最近邻分类器.
关键词：高分辨距离像目标识别支持向量机
分类号：TN957(雷达)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 68-71,165 )
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