平移敏感性問題是機器學習方法應用在基于高分辨距離像的雷達目標識別領域的重要限制。在實際雷達工作場景中,高分辨距離像中的目標可能出現(xiàn)在高分辨距離像的不同位置,導致將高分辨距離像作為樣本向量直接輸入機器學習系統(tǒng)時不同樣本的相同特征維度代表信息不統(tǒng)一,嚴重制約了機器學習系統(tǒng)的性能。針對這一問題,文中嘗試建立高分辨距離像樣本集對齊的目標函數(shù),并給出該目標函數(shù)的近似解。在將高分辨距離像樣本集進行對齊處理后,使用機器學習方法進行基于高分辨距離像的雷達目標識別的性能將得到顯著提升�；趯崪y數(shù)據(jù)對該方法進行了性能驗證,實驗結果證實了該方法的有效性。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達. 2020,42(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

不同對齊方法的對齊效果展示


本文編號：3083543