SVDA分类器及其在雷达目标识别中的应用

发布时间：2019-05-14 04:30

【摘要】：SVM是解决非线性图形识别问题非常有效的分类方法。本文提出了一种SVDA分类方法,充分利用了SVM的内在优良推广能力。通过寻找有限样本情况下的最优分类面法线方向作为投影轴,对样本数据进行投影,提取样本的特征,进而实现目标识别。本文将SVDA分类方法应用于MSTAR数据集进行SAR雷达目标识别实验,得到了较好的识别效果。
[Abstract]:SVM is a very effective classification method to solve the problem of nonlinear graphic recognition. In this paper, a SVDA classification method is proposed, which makes full use of the inherent excellent generalization ability of SVM. By finding the normal direction of the optimal classification surface in the case of finite samples as the projection axis, the sample data are projected, the features of the samples are extracted, and then the target recognition is realized. In this paper, SVDA classification method is applied to MSTAR data set to carry out SAR radar target recognition experiment, and good recognition effect is obtained.
【作者单位】： 驻湖北荆州市南湖机械总厂军代室;中国人民解放军95357部队;
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2476436