检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张玉玺[1,2] 王晓丹[1] 姚旭[1] 宋亚飞[1]
机构地区:[1]空军工程大学防空反导学院 [2]中国人民解放军93424部队
出 处:《系统工程与电子技术》2013年第12期2501-2506,共6页Systems Engineering and Electronics
基 金:国家自然科学基金(60975026;61273275)资助课题
摘 要:针对现有基于H/A/α分解提取全极化高分辨率距离像(high range resolution profile,HRRP)特征的方法都没有考虑度量尺度对所提取特征性能影响的问题,提取了平均度量尺度下的特征子集,给出联合动态互信息概念用于选择最优平均度量尺度,并剔除特征子集中的冗余特征;在此基础上,结合Bagging和Boosting算法,提出一种宽带全极化雷达目标识别方法;最后在多类飞机目标HRRP样本集上验证了该方法的有效性。It is still an open issue how to deal with the effect of measurement scale on features in the domain of full-polarized high range resolution profile (HRRP) feature extraction based on H/A/α decomposition. To solve it, the feature subsets are extracted under the mean measurement scale. Meanwhile, the joint dynamic mutual information is introduced to select the optimal mean measurement scale and exclude the redundant features in the subsets. Finally, a novel target recognition approach based on full-polarized HRRP with the combination of Bagging and Boosting comes into being. The experiments on multi-class plane targets validate the proposed method’s efficiency.
关 键 词:高分辨率距离像 联合动态互信息 H A α分解 集成学习
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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