一种基于支持向量机的目标定位方法

• 作者: 李洁冰 潘翔
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 目标定位 声纳
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 无线电电子学、电信技术
• 页码范围: 482-484,489
• 页数: 4页
• 分类号: TB566
• 字数: 2114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.03.025

摘要

为了提高声纳在浅水域的性能,提出了一种基于统计学习理论的目标识别器的目标定位方法.该方法选择支持向量机(SVM)作为学习算法的核心.从已知训练样本得到多通道数据的协方差矩阵,将得到的矩阵转化为SVM的输入多维特征向量,并训练SVM而获得权向量.利用此权向量和SVM输出估计,可以得到目标位置信息.理论推导和仿真结果表明,与多重信号分类(MUSIC)算法相比较,该方法具有高的定位精度和快的收敛速度.该方法能有效地对在平面波模型下的目标进行测向,并具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘翔	浙江大学信息与电子工程学系	43	295	10.0	16.0
2	李洁冰	浙江大学信息与电子工程学系	3	14	2.0	3.0