【摘 要】
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支持向量机(support vector machine,SVM)是新一代学习机,具有良好的泛化性能.高分辨距离像(HRRP)分类是雷达复杂目标分类的重要方法.采用SVM作为分类器,研究了飞机目标HRRP
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支持向量机(support vector machine,SVM)是新一代学习机,具有良好的泛化性能.高分辨距离像(HRRP)分类是雷达复杂目标分类的重要方法.采用SVM作为分类器,研究了飞机目标HRRP分类法.设计了相应的预处理算法,并提出了结合Vapnik Chervonenkis维法和留一(LOO)交叉验证法的参数选择算法.基于5种飞机缩比模型的HRRP数据,比较了SVM分类法和最大相关分类法的性能,研究了噪声、训练用方位角采样数和训练样本集的大小对识别性能的影响.实验结果表明,SVM在HRRP分类
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