基于剪辑支持向量机的雷达目标识别方法

• 作 者: 冷家旭 黄惠明 龙方
• 机 构: 北京跟踪与通信技术研究所
• 出 处: 舰船电子工程
• 发表日期: 2010年4期
• 关键词: 高分辨距离像 目标识别 支持向量机

支持向量机（SVM）具有分类精度高、泛化能力强等优点,已成功应用在雷达目标识别领域。但其性能受多种因素影响。针对低信噪比、分类面混迭、参数选取等问题,文章提出剪辑SVM分类器,通过小波去噪、剪辑、矩阵相似度优选参数等手段有效抑制上述问题的影响。外场实测数据的仿真也表明剪辑SVM的性能优于传统SVM与最近邻分类器。