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机构地区:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003 [2]中国空空导弹研究院,河南洛阳471003 [3]中国人民解放军驻中国空空导弹研究院军事代表室,河南洛阳471003
出 处:《通信技术》2009年第1期300-302,共3页Communications Technology
摘 要:针对目前支持向量机多类分类方法存在的缺点,文中对支持向量机的高斯核函数进行改进,并提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案。基于3种雷达目标的HRRP数据,设计了相应的预处理算法,利用改进的SVM分类法用于高分辨距离像的雷达目标识别。从实验目标姿态稳定性、训练集大小稳定性和抗噪能力三个方面验证改进SVM的稳健性。To solve the problems and defects of existing methods in Support Vector Machine(SVM) multiclass classification, an improved Gaussian kernel in SVM is proposed and a new SVM model selection scheme combining Leave-One-Out method with One-Validation method is presented in this paper. Based on the High Resolution Range Profile(HRRP) of three-type target, a preprocessing method is designed, A classification algorithm for HRRP based on this improved SVM is applied. Finally, experimental results prove that the improved SVM classifier has better performance on target-aspect stability, training set-size stability and anti-noise ability than traditional SVM.
关 键 词:支持向量机 高斯核函数 雷达目标识别 高分辨距离像
分 类 号:TN919.8[电子电信—通信与信息系统]
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