一种基于RVM和DS的一维距离像融合识别方法

• 作者: 李睿 王晓丹 蕾蕾 赵振冲
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 一维距离像 相关向量机 证据理论
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 554-560
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201511021

摘要

从如何进一步提升融合识别性能出发，研究有效的高分辨距离像（high range resolution profile，HRRP）融合识别方法。提取了3种平移不变特征，构建了高性能相关向量机（ relevance vector machine，RVM）进行特征分类，用DS证据理论融合分类结果以得到目标识别结果，从而提出一种基于RVM和DS的一维距离像融合识别方法。该方法充分利用了RVM输出的概率信息，解决了用DS证据理论进行融合时基本概率赋值获取困难的问题，仿真实验结果表明了本文方法的有效性。

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	空军工程大学防空反导学院	135	1447	21.0	31.0
2	李睿	空军工程大学防空反导学院	25	166	7.0	12.0
3	赵振冲	空军工程大学防空反导学院	6	11	2.0	3.0
4	蕾蕾	空军工程大学防空反导学院	1	0	0.0	0.0