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基于SVM与非参数LDA的雷达自动目标识别
被引量:
3
1
作者
刘敬
张军英
赵峰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期1250-1254,共5页
针对非参数线性判别分析(LDA)的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k近邻(kNN)法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法——SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类边界结构信息的扭曲.将SVM-kNN非参数LDA方法...
针对非参数线性判别分析(LDA)的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k近邻(kNN)法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法——SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类边界结构信息的扭曲.将SVM-kNN非参数LDA方法用于外场实测高分辨距离像的特征提取,并将识别结果与加权kNN非参数LDA法和谱域原空间法比较,结果表明,SVM-kNN非参数LDA方法能显著提高识别效率.
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关键词
雷达自动目标识别
非参数线性判别分析
支撑向量机
特征提取
高分辨距离像
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM与非参数LDA的雷达自动目标识别
被引量:
3
1
作者
刘敬
张军英
赵峰
机构
西安电子科技大学计算机学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期1250-1254,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60574039
60371044)
文摘
针对非参数线性判别分析(LDA)的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k近邻(kNN)法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法——SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类边界结构信息的扭曲.将SVM-kNN非参数LDA方法用于外场实测高分辨距离像的特征提取,并将识别结果与加权kNN非参数LDA法和谱域原空间法比较,结果表明,SVM-kNN非参数LDA方法能显著提高识别效率.
关键词
雷达自动目标识别
非参数线性判别分析
支撑向量机
特征提取
高分辨距离像
Keywords
Radar automatic target recognition
Nonparametric linear discriminant analysis
Support vector machine
Feature extraction
High resolution range profile
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM与非参数LDA的雷达自动目标识别
刘敬
张军英
赵峰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007
3
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