基于超分辨ISAR成像的飞机目标SVM分类算法
王凤朝
韩朝超
黄树采
1.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138002.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138003.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800
摘要：利用最大熵谱估计方法对4种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行拟合成孔径(ISAR)成像.采用了ISAR图像的几何矩、基于几何矩的不变量、形状和量化能量带4个特征,研究了支持向量机的线性和非线性算法原理,提出了基于SVM的飞机目标识别和分类算法,采用了针对多目标分类的M-ary法对飞机进行分类,选取了每个目标的40个不同数据段进行成像,通过与几种常见的BP神经网络算法和RBF神经网络算法比较分析,验证结果表明此方法达到了较好的识别效果,识别率达到97%.
关键词：超分辨ISAR成像支持向量机目标识别分类
分类号：TN911(通信)
资助基金：国家"863"计划资助项目(2006AAXX1307)
论文发表日期：2009-01-01
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：6( 21-26 )
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