10.3969/j.issn.1004-9037.2008.05.005
基于AdaBoost的雷达目标HRRP识别
针对雷达高分辨一维距离像(HRRP)特征维数高的特点,采用线性判别分析(LDA)和核Fisher判别分析(KFD)方法进行特征压缩和提取.分析了基于AdaBoost算法的分类器的设计思想和实现步骤.构造了高斯型弱分类器,利用AdaBoost算法集成高斯弱分类器实现了一强分类器,利用此分类嚣对降维后的HRRP数据进行分类识别,并同K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类器进行比较,得到一些有价值的结论.
雷达自动目标识别、线性判别分析、核Fisher判别分析、K近邻、支持向量机
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TN911.7
国家"八六三"高技术研究发展计划2007AA701206
2008-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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