基于贝叶斯估计特征分布融合的目标分类方法

• 作者: 俞成龙 徐磊 栾铸徵 顾兵
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯估计 分布融合 目标分类 高斯分布 超平面
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信息、情报与通信
• 页码范围: 369-373
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2020.05.012

摘要

为研究雷达目标分类方法,对基于贝叶斯估计特征分布融合的目标分类方法进行了研究.根据目标点迹参数具有随机性特点,建立特征模型;然后对目标真假特征分布进行基于贝叶斯估计下的融合,融合后的多维分布在分类导向矢量的作用下得到分类界面的确定和特征降维处理,得到目标一维高斯概率分布;最后根据目标分布距离积分得到目标概率,以概率门限为准则完成目标分类.通过对二维、三维及多维特征下目标分类算法的分析、计算和仿真,验证了方法的有效性.