本文選題：多特征目標(biāo) + 雷達(dá)回波　； 參考：《電訊技術(shù)》2017年08期

【摘要】：針對箔條干擾時目標(biāo)與干擾難以區(qū)分的問題,設(shè)計了一種基于多特征向量的分類算法。該算法首先對目標(biāo)和箔條的特征進(jìn)行分析,而后選擇并構(gòu)造了一組具有較高區(qū)分度的極化特征識別量,最后采用支持向量機(jī)(SVM)方法,通過對特征樣本進(jìn)行訓(xùn)練,獲得了較好的分類結(jié)果。實(shí)驗表明,所提算法具有較強(qiáng)的抗箔條干擾能力,且檢測正確率可達(dá)90%以上。
[Abstract]:A classification algorithm based on multi-feature vectors is proposed to solve the problem that it is difficult to distinguish between target and jamming in chaff jamming.The algorithm firstly analyzes the features of the target and chaff, then selects and constructs a set of polarimetric recognition variables with higher discriminant. Finally, support vector machine (SVM) method is used to train the feature samples.A good classification result is obtained.Experiments show that the proposed algorithm has strong anti-chaff ability and the detection accuracy is over 90%.
【作者單位】： 中國西南電子技術(shù)研究所;
【分類號】：TN974

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10 侯澍e，

本文編號：1764675