宽带极化雷达目标的互易性修正及识别

• 作者: 刘本永 孟庆宇
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 极化目标识别 互易性修正 目标分解法 核非线性分类
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 4089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2007.03.006

摘要

针对雷达目标的互易性修正问题,利用机器学习理论,提出一种基于非线性表示子的极化雷达目标互易性修正方法.尝试将Krogager和Cameron目标分解方法用于宽带极化雷达目标的识别,分别基于这两种目标分解方法对宽带极化雷达目标进行特征提取,在Krogager分解中使用核非线性分类器和分类器融合方法对特征矢量进行分类,在Cameron分解中使用投票判决方法对特征矢量进行分类.仿真结果表明,所讨论的方法有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘本永	电子科技大学电子工程学院	11	107	5.0	10.0
2	孟庆宇	电子科技大学电子工程学院	4	13	2.0	3.0