基于超分辨ISAR成像的飞机目标SVM分类算法

• 作者: 王凤朝 韩朝超 黄树采
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨 ISAR成像 支持向量机 目标识别 分类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 航空工程与技术
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 字数: 3728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2009.03.005

摘要

利用最大熵谱估计方法对4种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行拟合成孔径(ISAR)成像.采用了ISAR图像的几何矩、基于几何矩的不变量、形状和量化能量带4个特征,研究了支持向量机的线性和非线性算法原理,提出了基于SVM的飞机目标识别和分类算法,采用了针对多目标分类的M-ary法对飞机进行分类,选取了每个目标的40个不同数据段进行成像,通过与几种常见的BP神经网络算法和RBF神经网络算法比较分析,验证结果表明此方法达到了较好的识别效果,识别率达到97%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凤朝	空军工程大学导弹学院	9	90	4.0	9.0
2	韩朝超	空军工程大学导弹学院	27	171	6.0	11.0
3	黄树采	空军工程大学导弹学院	11	108	5.0	10.0