【摘要】：由于雷達(dá)自動目標(biāo)識別(Radar automatic target recognition,RATR)中庫外目標(biāo)的存在,評價系統(tǒng)性能時應(yīng)綜合考慮其識別性能和拒判性能.由此本文構(gòu)造了一種將分類器的輸出通過最近鄰分類器(Nearest neighbor,NN)進(jìn)行拒判和識別的"分類器 最近鄰"系統(tǒng),并在拒判和識別兩個階段分別采用多分類器融合技術(shù)以提高RATR系統(tǒng)的拒判和識別綜合性能.此外,文中定義了一種代價函數(shù)以衡量系統(tǒng)綜合性能并為系統(tǒng)拒判工作點(diǎn)的選取提供依據(jù).進(jìn)而,采用局部法和全局法兩種算法確定拒判器的工作點(diǎn).實測數(shù)據(jù)實驗結(jié)果驗證了本文方法的有效性,兩種工作點(diǎn)選取算法均能夠顯著提高識別系統(tǒng)的綜合性能.
[Abstract]:Due to the existence of targets outside the database in radar automatic target recognition (Radar automatic target recognition,RATR), the recognition performance and rejection performance of the system should be considered comprehensively when evaluating the performance of the system. In this paper, a classifier nearest neighbor system is constructed, in which the output of the classifier is rejected and recognized by the nearest neighbor classifier (Nearest neighbor,NN). In the two stages of rejection and recognition, the multi-classifier fusion technique is used to improve the comprehensive performance of RATR system. In addition, a cost function is defined to measure the comprehensive performance of the system and to provide a basis for the selection of system rejection points. Then, the local method and the global method are used to determine the working point of the rejection. The experimental results show that the proposed method is effective and the two algorithms can significantly improve the comprehensive performance of the recognition system.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點(diǎn)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271024,61201292,61201283) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-09-0630) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金資助項目(FANEDD-201156) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助~~
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2252887