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摘要:
海面目标跟踪过程受到强海杂波干扰、回波信号时变非平稳、点迹丢失和目标机动等影响,导致传统方法的航迹起始效果较差,出现混批、起始失败和误跟踪等严重后果.针对上述问题,提出了一种基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法,采用支持向量机作为分类器,通过样本训练实现对真实目标与虚假目标的分类,将航迹起始问题转化为真假目标的区分和鉴别问题.文中方法利用机器学习的数据驱动策略选择分界面方案代替传统技术中利用先验知识来人工选择门限分界,可以显著减少对先验信息的依赖;同时,门限具有自适应调整的能力,可大大提高算法的自适应性和鲁棒性.最后,利用雷达实测数据对算法的有效性进行了验证.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法研究及应用
来源期刊 现代雷达 学科 工学
关键词 航迹起始 海面目标 支持向量机 目标分类
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 智能化探测感知专题
研究方向 页码范围 20-24,29
页数 6页 分类号 TN957.51
字数 3892字 语种 中文
DOI 10.16592/j.cnki.1004-7859.2019.11.005
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 王宁 40 51 4.0 6.0
3 杨予昊 20 42 4.0 6.0
7 孙俊 26 107 7.0 9.0
11 史建涛 4 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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航迹起始
海面目标
支持向量机
目标分类
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期刊影响力
现代雷达
月刊
1004-7859
32-1353/TN
大16开
南京3918信箱110分箱
28-288
1979
chi
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