基于熵的自适应加权投票HRRP融合识别方法

发布时间：2018-09-04 11:26

【摘要】：基于不同分类器对同一样本分类能力不同,同一分类器对不同样本可分程度不同的思想,为不同样本赋予不同融合权重,提出了一种基于熵的自适应加权投票高分辨距离像(high range resolution profile,HRRP)融合识别方法。该方法将二分类相关向量机(relevance vector machine,RVM)扩展为多类分类RVM概率模型,并对不同HRRP特征样本进行分类,利用每个多类分类RVM输出的样本后验概率信息计算出的熵值自适应为各个样本赋予权重,使得不同分类器以及同一分类器对不同样本的决策占有不同的比重,熵值越大的样本赋予的融合权重越低,最后通过加权投票方法实现融合识别,得到目标的最终识别结果。仿真实验结果验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:Based on the idea that different classifiers have different ability to classify the same sample and the same classifier can divide different samples into different degrees, it gives different fusion weights to different samples. An adaptive weighted voting high resolution range profile (high range resolution profile,HRRP) fusion recognition method based on entropy is proposed. In this method, the two-class correlation vector machine (relevance vector machine,RVM) is extended to the multi-class classification RVM probability model, and the different HRRP feature samples are classified. The entropy calculated by using the sample posteriori probability information from each multi-class classification RVM adaptively gives weight to each sample, which makes different classifiers and the same classifier have different weight to the decision of different samples. The larger the entropy is, the lower the fusion weight is. Finally, the fusion recognition is realized by weighted voting method, and the final recognition result is obtained. Simulation results show that the proposed method is effective.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;中国人民解放军69026部队;
【基金】：国家自然科学基金(60975026,61503407)资助课题
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2221952