基于核函数的雷达一维距离像目标识别

被引：11

作者：

孟继成

杨万麟

机构：

[1] 电子科技大学电子工程学院

[2] 电子科技大学电子工程学院成都

[3] 成都

来源：

电子与信息学报 | 2005年 / 03期

关键词：

雷达目标识别; 基于核函数的方法; 支持向量机; 非线性主分量分析; 非线性判别分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.51 [雷达信号检测处理];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样小进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量机方法较其它两种方法更为有效,并对实验结果给出了合理的解释。

引用

页码：462 / 466

页数：5

共 4 条

[1] 基于核Fisher判别分析的目标识别 [J].

李映 ;

焦李成 .

西安电子科技大学学报, 2003, (02) :179-182

[2] 基于核函数的学习算法 [J].

田盛丰 .

北方交通大学学报 , 2003, (02) :1-8

[3] 用于一维图像识别的支撑矢量机方法 [J].

张莉 ;

周伟达 ;

焦李成 .

红外与毫米波学报, 2002, (02) :119-123

[4]

Text categorization with support vector machines:learning with many relevant features.In: Proc. of the EuropeanConf. on Machine Learning .2 Joachims T. Berlin . 1998

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