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文檔簡介
1、本文主要研究了基于支持向量機為分類器的雷達自動目標識別問題。圍繞著雷達目標的特征提取和基于支持向量機的分類器的設(shè)計兩個方面，做了一些粗淺的研究。 論文首先簡單介紹了雷達目標識別技術(shù)的發(fā)展狀況，特征提取和分類器設(shè)計是雷達目標識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。基于雷達目標的簡單散射點模型，本文提出用Relax算法從高分辨雷達一維距離像中提取目標強散射點的位置信息，作為分類器的模式向量；譜估計過程中將DCT用于雷達HRRP的譜估計中，在雷達HRRP的識
2、別系統(tǒng)中構(gòu)成了以RELAX參數(shù)為特征向量，SVM為分類器的高分辨雷達目標識別系統(tǒng)。在SAR目標識別系統(tǒng)中，基于在特定的方位角，SAR圖像反映不同的目標特征，直接將SAR圖像數(shù)據(jù)作為分類特征，構(gòu)造感知機，優(yōu)化超平面及支持向量機三類分類器，從而構(gòu)成了SAR目標識別系統(tǒng)。 本文利用美國MSTAR數(shù)據(jù)集和我國航天部ISAR雷達實測數(shù)據(jù)分別對SAR及HRRP雷達圖像設(shè)計了分類器并做了大量的仿真識別試驗，達到了平均97.93％及91.5％以
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