基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

被引：7

作者：

张玉玺 ^{[1
,2
]}

王晓丹 ^{[1
]}

姚旭 ^{[1
]}

毕凯 ^{[1
]}

机构：

[1] 空军工程大学导弹学院

[2] 中国人民解放军部队

来源：

系统工程与电子技术 | 2012年 / 34卷 / 07期

关键词：

高分辨率距离像; 多极化; 平移不变特征; 动态集成;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

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

摘要：

针对多极化高分辨率一维距离像(high range resolution profile,HRRP)在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。

引用

页码：1366 / 1371

页数：6

共 12 条

[1]

基于信息熵的特征选择算法研究.[D].刘华文.吉林大学.2010, 08

[2]

雷达高分辨距离像目标识别方法研究.[D].杜兰.西安电子科技大学.2007, 04

[3] 宽带全极化雷达目标HRRP极化特征提取与优选 [J].