SVDA分类器及其在雷达目标识别中的应用

• 作者: 卢玉林 唐京海 陈忠辉
• 来源期刊: 火控雷达技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 特征提取 分类器 雷达目标
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 5-7,19
• 页数: 4页
• 分类号: TN95
• 字数: 2490字
• 语种: 中文

摘要

SVM是解决非线性图形识别问题非常有效的分类方法.本文提出了一种SVDA分类方法,充分利用了SVM的内在优良推广能力.通过寻找有限样本情况下的最优分类面法线方向作为投影轴,对样本数据进行投影,提取样本的特征,进而实现目标识别.本文将SVDA分类方法应用于MSTAR数据集进行SAR雷达目标识别实验,得到了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐京海	驻湖北荆州市南湖机械总厂军代室	2	3	1.0	1.0
2	卢玉林	驻湖北荆州市南湖机械总厂军代室	2	3	1.0	1.0