基于SVM的海面弱目标检测

• 作者: 姬光荣 尹志盈 田玉芳 郑海永
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 去相关时间 FRFT域Hurst指数 四级海况
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 104-109
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 6550字
• 语种: 中文

摘要

对于海洋背景下低可观测目标检测问题,可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征,最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类.本文基于海杂波的统计特性和分形特性,将去相关时间及FRFT域Hurst指数作为特征矢量,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现海洋背景下的低可观测目标检测.经四级海况下IPIX雷达(X波段)实测海杂波数据验证,表明该算法可以有效检测到海面弱目标,且在低信杂比条件下仍表现出良好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬光荣	中国海洋大学信息科学与工程学院	51	291	10.0	13.0
2	郑海永	中国海洋大学信息科学与工程学院	16	46	3.0	5.0
3	田玉芳	中国海洋大学信息科学与工程学院	2	15	2.0	2.0
4	尹志盈		2	15	2.0	2.0