最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

• 作者: 吴建峰 康红霞 黄文龙 黄树彩
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外弱小目标 导弹尾焰 最小二乘支持向量机 参数优化 人工蜂群算法 目标检测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 探测跟踪技术
• 页码范围: 86-91,119
• 页数: 7页
• 分类号: TJ76|TN215
• 字数: 4236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.04.014

摘要

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理.从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化.应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法.实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树彩	空军工程大学防空反导学院	120	420	9.0	11.0
2	黄文龙	空军工程大学防空反导学院	11	59	4.0	7.0
3	吴建峰	空军工程大学防空反导学院	18	47	4.0	6.0
4	康红霞	空军工程大学防空反导学院	15	49	4.0	5.0