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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.
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文献信息
篇名 宽带极化雷达目标的互易性修正及识别
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
极化目标识别
互易性修正
目标分解法
核非线性分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
雷达科学与技术
双月刊
1672-2337
34-1264/TN
大16开
安徽省合肥市9023信箱60分箱
2003
chi
出版文献量(篇)
1971
总下载数(次)
3
总被引数(次)
10892
相关基金
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
论文1v1指导