一种基于RVM和DS的一维距离像融合识别方法

摘要：

从如何进一步提升融合识别性能出发，研究有效的高分辨距离像（high range resolution profile，HRRP）融合识别方法。提取了3种平移不变特征，构建了高性能相关向量机（ relevance vector machine，RVM）进行特征分类，用DS证据理论融合分类结果以得到目标识别结果，从而提出一种基于RVM和DS的一维距离像融合识别方法。该方法充分利用了RVM输出的概率信息，解决了用DS证据理论进行融合时基本概率赋值获取困难的问题，仿真实验结果表明了本文方法的有效性。

关键词：目标识别、一维距离像、相关向量机、证据理论

所属期刊栏目：11

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60975026，61273275．

在线出版日期：2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：554-560