【摘 要】
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该文先对距离像的一些特性进行了分析.研究了一维距离像与姿态角变化的关系,即一维距离像敏感于姿态角折变化,但当姿态角的变化所引起目标在距离像上的"搬移",不超过一个距离
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该文先对距离像的一些特性进行了分析.研究了一维距离像与姿态角变化的关系,即一维距离像敏感于姿态角折变化,但当姿态角的变化所引起目标在距离像上的"搬移",不超过一个距离分辨单元时,距离像的形状具有一定的相似性.算法首先对距离像进行预处理,使用匹配得分法对距离像进行对齐.然后提取出峰值的位置和幅度信息.用训练数据估计峰值位置概率函数和峰值幅度概率密度函数.得到联合峰值位置和幅度的类似然函数,用Parzen估计器估计出类似然函数值的概率密度.计算出单个峰值可信度,它表示在指定目标类出现峰值的可信程度.进一步计算单个峰值的确信度和不确定性.确信度是后验概率,表示峰值出现后,假设它属于指定目标类而实际它属于某一目标类的概率大小.多个峰值决策融合使用Dempster-Shafer理论,得到总确信度和决策不确定性值.对测试目标,选取假设目标类与实际目标类相同的情况,对此类情况下的确信度进行比较,选取其中最大的确信度对应的目标类,即得到目标分类结果.分类结果的可靠性,可以通过设定不确定性门限检验,如果分类结果的不确定性值很高,超过了门限,则被排除,认为是未知目标.通过调整门限值的高低,选择合适的门限,使对已知目标和未知目标都有较高的正确识别率.通过连续两次观测融合可以提高目标的正确识别率.
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