基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

• 作者: 姚旭 张玉玺 毕凯 王晓丹
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨率距离像 多极化 平移不变特征 动态集成
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 1366-1371
• 分类号: TN957.1
• 字数: 5942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2012.07.12

摘要

针对多极化高分辨率一维距离像(high range resolution profile,HRRP)在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法.该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成.实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓丹	空军工程大学导弹学院	135	1447	21.0	31.0
2	姚旭	空军工程大学导弹学院	32	249	9.0	13.0
3	毕凯	空军工程大学导弹学院	15	179	8.0	13.0