基于支持向量机的多特征目标抗干扰检测技术

发布时间：2018-04-17 18:03

  本文选题：多特征目标 + 雷达回波　； 参考：《电讯技术》2017年08期

【摘要】：针对箔条干扰时目标与干扰难以区分的问题,设计了一种基于多特征向量的分类算法。该算法首先对目标和箔条的特征进行分析,而后选择并构造了一组具有较高区分度的极化特征识别量,最后采用支持向量机(SVM)方法,通过对特征样本进行训练,获得了较好的分类结果。实验表明,所提算法具有较强的抗箔条干扰能力,且检测正确率可达90%以上。
[Abstract]:A classification algorithm based on multi-feature vectors is proposed to solve the problem that it is difficult to distinguish between target and jamming in chaff jamming.The algorithm firstly analyzes the features of the target and chaff, then selects and constructs a set of polarimetric recognition variables with higher discriminant. Finally, support vector machine (SVM) method is used to train the feature samples.A good classification result is obtained.Experiments show that the proposed algorithm has strong anti-chaff ability and the detection accuracy is over 90%.
【作者单位】： 中国西南电子技术研究所;
【分类号】：TN974

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本文编号：1764675