共查询到20条相似文献,搜索用时 74 毫秒
1.
基于BP网络和支持向量机的雷达高分辨距离像识别 总被引:1,自引:1,他引:0
利用雷达目标识别的重要手段之一高分辨距离像,使用误差反传前馈神经网络和支持向量机两种方法分别对其进行识别,并比较二者的识别性能。实验结果表明二者具有相似的抗噪性能和相位角敏感性,而后者的平均识别率较前者有所提高,且对同一样本集支持向量机的识别结果比较稳定。 相似文献
2.
基于目标高分辨率距离像的雷达自动目标识别技术在军事和民用上都有巨大的应用价值。但是由于雷达目标高分辨距离像的姿态敏感性以及高特征维数,造成了其非线性可分性。针对此问题,本文提出了一种基于最大间隔核优化的雷达目标高分辨距离像识别方法。本方法首先采用了最大间隔准则算法来优化数据依赖核函数,然后利用支持向量机分类器实现了雷达目标高分辨距离像识别,最后进行了基于5种战斗机目标高分辨距离像的实验仿真。实验结果表明了基于最大间隔核优化的目标识别算法对于SVM分类器可以有效实现核函数优化,从而能够提高目标识别性能。 相似文献
3.
对一维高分辨率距离像(HRRP)进行预处理,解决高分辨距离像姿态、平移和幅度敏感性问题。对HRRP进行了目标子空间提取,基于子空间使用最大相关系数法对目标进行识别。实验结果表明,基于子空间法的目标识别具有较好的识别结果和较快的处理速度。 相似文献
4.
提出了一种基于支持向量最优变换矩阵的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用支持向量构建类间散布矩阵和类内散布矩阵,结合零空间特性得到最优变换矩阵,该变换矩阵被用来从原始一维距离像中提取判别特征。对输入目标,利用欧式距离进行分类,以确定目标所属类别。对三类飞机的实测一维距离像数据进行了仿真实验,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
5.
6.
针对传统目标识别方法人工提取特征难以挖掘到数据深层次特征的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)应用于高分辨距离像(HRRP)的目标识别方法,实现了对数据深层次特征的自动提取。首先构造CNN模型,设置网络参数;然后针对HRRP数据是一维的问题,将HRRP数据重新排列使一维数据变为二维数据;其次用训练数据对CNN模型进行训练得到网络参数;最后用训练好的网络模型对测试数据进行目标识别。通过对数据的减半并且添加噪声,验证了CNN的泛化性能。通过对学习率的优化,可以进一步提高CNN的识别率。实测数据的实验结果表明,CNN具有较好的识别性能。 相似文献
7.
8.
9.
针对飞机目标的分类问题,提出了一种双辨别子空间高分辨距离像雷达目标识别方法.该方法首先依据Fisher准则导出距离像总散布矩阵的零空间中不含有辨别信息的结论,利用这一结论,对类间和类内散布矩阵进行预降维,降低了后续计算的复杂度.从全局的角度出发,基于类内散布矩阵零空间与非零空间所包含的辨别信息分别建立辨别子空间,实现对目标的特征提取.对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与经典子空间方法进行比较,结果表明所提算法有效改善了目标识别性能. 相似文献
10.
在基于高分辨距离像的雷达目标识别中,幂变换是一种常用的非线性预处理方法,对提高识别率有一定的作用。但幂变换对高分辨距离像目标识别的性能提升受信噪比情况影响较大,且幂变换指数的选取对识别结果影响明显,甚至有不利影响。文中针对幂变换存在的问题,提出用对数变换对高分辨距离像进行预处理。比较分析了对数变换与幂变换的作用机理的异同点,并重点分析了对数变换对高分辨距离像类内和类间相关系数的影响。研究表明:对数变换相较于幂变换更适于对高分辨距离像进行预处理,且实测数据的实验结果表明对数变换比幂变换能更有效地提高识别率。 相似文献
11.
在分析支持向量机识别原理和相控阵雷达信号特点的基础上,确定了用于分类识别的雷达特征参数,并给出了采用支持向量机来实现相控阵雷达信号识别的具体方法。仿真结果表明,使用一对一算法和多项式核函数的支持向量机分类器的方法对相控阵雷达信号的识别效果较好。 相似文献
12.
用改进核函数提高SVM的雷达目标识别率 总被引:5,自引:1,他引:4
对支持向量机中的高斯核进行了改进,利用改进的高斯核构造了一维高分辨率距离像的雷达目标识别算法,并将幂变换引入预处理过程.该技术提高了识别率,减少了识别时间;同时对所完成的目标识别算法的性能进行了评估,从方位角大小、信噪比和训练数据大小三个方面验证了该算法的稳健性. 相似文献
13.
黄俊施新岚王驰夏明张作运 《压电与声光》2016,38(6):877-879
该文提出了利用支持向量机结合仿生六点手势模型优化红外体感控制设备手势识别的方法。采集空间手势信息,仿生六点手势模型提取手势特征向量,利用支持向量机分类及校对数据,引用核函数将低维空间不可分信息映射至高维空间实现线性可分。结果表明,运用基于支持向量机的红外体感设备手势方法能有效识别手势,减轻计算机通信的传输负荷。 相似文献
14.
15.
16.
17.
支持向量机的若干新进展 总被引:50,自引:0,他引:50
支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术,与传统的人工神经网络不同,前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理.实验表明,支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高.本文是一篇综述,介绍支持向量机研究的一些新进展,希望引起大家的重视. 相似文献
18.
19.
针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,引入支持向量机作为分类器,提出了一种利用二维图像识别三维目标的自动目标识别方法.仿真实验结果表明:该方法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题.并且,该方法比传统识别方法拥有更高的识别率. 相似文献
20.
研究了一种基于支持向量机的飞机图像识别算法。采用基于神经网络的图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练。提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。将支持向量机与传统的人工神经网络的算法进行了对比实验,实验表明基于支持向量机的飞机图像识别算法具有更好的性能。 相似文献