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摘要:
目标分类识别技术是机载雷达当今和未来发展的重要需求之一。目前研究较多的是基于宽带信号的目标识别,对雷达系统和目标信噪比提出了较高的要求,且对角度较敏感。考虑到现有机载雷达大多具有窄带跟踪模式和目标分类识别的需求背景下,该文提出了一种基于窄带分形和幅度调制联合2维特征的飞机目标分类识别方法。文中以支持向量机(SVM)为分类器,以实测试飞数据进行分析验证,试验结果表明,该方法能有效分类识别直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机,平均分类识别率在92%以上。
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内容分析
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文献信息
篇名 低分辨机载雷达飞机目标分类识别技术研究
来源期刊 雷达学报 学科 工学
关键词 机载雷达 低分辨 飞机目标分类识别 分形特征 幅度调制特征 支持向量机(SVM)
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 444-449
页数 6页 分类号 TN957.51
字数 4341字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1300.2014.14075
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 王福友 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 2 21 2.0 2.0
6 罗钉 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
机载雷达
低分辨
飞机目标分类识别
分形特征
幅度调制特征
支持向量机(SVM)
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
雷达学报
双月刊
2095-283X
10-1030/TN
大16开
北京市海淀区北四环西路19号
2012
chi
出版文献量(篇)
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