基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,有效地利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要的意义.该文利用空间目标回波的距离维信号来进行识别.中心矩特征具有平移不变性,是一种简单有效的波形特征提取算法.文中首先提取中心矩作为特征向量,再采用Fisher判据进一步进行特征压缩,最后利用支撑矢量机(SVM)分类算法实现识别.基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力.
推荐文章
基于频谱图像中心矩特征的雷达信号分选方法
离散傅里叶变换
频谱图像
中心矩特征
支持向量机
信号分选
基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别
高分辨距离像
中心矩
最近邻模糊分类器
基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别
中心矩特征
高分辨距离像
自动目标识别
支撑矢量机
基于多物理场的舰船目标识别方法
舰船物理场
小波分解
特征融合
SVM
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于中心矩特征的空间目标识别方法
来源期刊 雷达科学与技术 学科 工学
关键词 空间目标识别 目标的RCS 中心矩特征 Fisher判据 支撑向量机
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 总体工程
研究方向 页码范围 8-12
页数 5页 分类号 TN957
字数 3337字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2337.2007.01.002
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 刘宏伟 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 231 3070 26.0 37.0
2 温福喜 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 3 43 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
共引文献  (58)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (12)
二级引证文献  (34)
1981(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2010(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2011(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2012(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2013(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2014(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2015(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2016(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2017(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2018(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
空间目标识别
目标的RCS
中心矩特征
Fisher判据
支撑向量机
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
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导