基于贝叶斯估计特征分布融合的目标分类方法

发布时间：2021-07-04 16:40

　　为研究雷达目标分类方法,对基于贝叶斯估计特征分布融合的目标分类方法进行了研究.根据目标点迹参数具有随机性特点,建立特征模型;然后对目标真假特征分布进行基于贝叶斯估计下的融合,融合后的多维分布在分类导向矢量的作用下得到分类界面的确定和特征降维处理,得到目标一维高斯概率分布;最后根据目标分布距离积分得到目标概率,以概率门限为准则完成目标分类.通过对二维、三维及多维特征下目标分类算法的分析、计算和仿真,验证了方法的有效性. 

【文章来源】：空军预警学院学报. 2020,34(05)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机和逻辑回归的半监督空谱加权的高光谱图像分类（英文）[J]. 赵春晖,高冰,赵晨.  黑龙江大学工程学报. 2019(04)
[2]一种基于支持向量机的雷达多目标分类方法[J]. 张玲,陈路路,梁进科,仉树军.  无线电工程. 2020(01)

硕士论文
[1]朴素贝叶斯分类器的研究与改进[D]. 周艳.厦门大学 2017



本文编号：3265152