结合SVM和DS 证据理论的多极化HRRP 分类研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 空军工程大学
2.
3. 空军工程大学防空反导学院
4. 空军工程大学导弹学院

作者简介:

雷蕾

通讯作者:

中图分类号:

TP181

基金项目:

基于SVM集成和证据理论的多传感器目标识别技术研究


Multi-polarized HRRP classification by SVM and DS evidence theory
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    摘要:

    针对雷达目标一维距离像(HRRP) 识别问题, 结合支持向量机(SVM) 和DS 证据理论提出一种多极化
    HRRP 分类方法—–SDHRRP. 该方法通过混淆矩阵获取基分类器之间的距离, 从而根据基分类器对不同目标类的
    分类能力给其赋予不同的可信度. 将该可信度值与SVM后验概率结合到DS 证据理论的基本概率赋值(BPA) 中,
    以实现SVM和DS 证据理论在目标识别中的有效结合. 对实测目标数据的实验结果表明, 基于分类器可信度得到
    的BPA能够有效避免证据冲突, SDHRRP 方法可以有效降低融合分类的误差率.

    Abstract:

    For the hotspot of high resolution range profile(HRRP) usage in radar target recognition, a multi-polarized HRRP
    classification approach combing SVM and DS evidence theory‘SDHRRP’is presented. The method defines different
    confidence for the classifiers based on the distance between each other given by confusion matrix. Then the value and the
    posterior probability of SVM are integrated into the BPA(basic probability assignment), which achieves the combination of
    SVM and the evidence theory in target recognition. The gained BPA based on classifier reliability can avoid the evidence
    conflict efficiently. The experimental results based on the measured data show the effectiveness of the proposed approach.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

雷蕾 王晓丹 邢雅琼 毕凯.结合SVM和DS 证据理论的多极化HRRP 分类研究[J].控制与决策,2013,28(6):861-866

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  • 收稿日期:2012-02-28
  • 最后修改日期:2012-09-08
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  • 在线发布日期: 2013-06-20
  • 出版日期:
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