基于自适应类别权重的HRRP决策融合识别

• 作者: 刘文波 张弓 戴为龙 钟娟娟
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达高分辨率距离像 多分类器决策融合 K-最近邻 混淆矩阵 自适应类别权重
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.5
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2017.07.008

摘要

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)识别中因特殊样本和分类器误判而出现的错误分类问题,提出了一种基于自适应类别权重的多分类器决策融合识别方法.该方法结合K-最近邻思想,利用最近邻和相似度准则挑选与测试样本对应的训练样本集,构造混淆矩阵自适应完成分类器置信度的计算和筛选,最终获得目标各类别权重,输出分类结果.基于实测数据的研究结果表明,相较于以上任意单个分类器和传统决策融合方案,文中提出的融合识别方法识别率有明显提高,并且随着噪声的增大,该方法的优势愈加突显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文波	南京航空航天大学电子信息工程学院	102	951	15.0	27.0
2	张弓	南京航空航天大学电子信息工程学院	95	625	14.0	18.0
3	戴为龙	南京航空航天大学电子信息工程学院	2	5	1.0	2.0
4	钟娟娟		1	1	1.0	1.0