改进的支持向量机低分辨雷达目标分类算法

发布时间：2018-08-20 13:42

【摘要】：针对雷达目标识别系统中存在库外目标、各特征属性分类性能不一致,低分辨雷达不同类别目标特征值分布区间混叠的问题。文中基于支持向量机分类算法,对目标样本特征值进行置信度分析,获得置信区间,利用代价函数确定拒识门限,对库外目标以及混叠区域目标进行拒识分析;并根据训练样本先验识别率使用注水原理分配特征属性权重;在此基础上利用支持向量机进行目标识别。雷达实测数据实验结果表明,引入置信拒识分析与注水分配加权后,分类器性能得到了有效改善。
[Abstract]:In the radar target recognition system, there are targets outside the database, the classification performance of each feature attribute is not consistent, and the distribution of feature values of different types of targets in low resolution radar is intersected. Based on the classification algorithm of support vector machine, the confidence degree of the target sample eigenvalue is analyzed, the confidence interval is obtained, the threshold of rejection is determined by the cost function, and the target outside the database and the target in the aliasing region are analyzed. Based on the priori recognition rate of the training samples, the weight of the feature attributes is assigned by the principle of water injection, and the target recognition is carried out by using the support vector machine (SVM). The experimental results of radar measured data show that the performance of the classifier is improved effectively by introducing the confidence rejection analysis and the weighted distribution of water injection.
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;中国电子科技集团公司第五十四研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61471198,61671246)资助课题
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2193822