基于目标分解与SVM的目标识别方法

摘要：

由于目标分解理论有助于透过散射矩阵描绘散射体的本质物理结构和散射机理，提供充分利用散射矩阵极化信息的方法，常被用于低分辨率雷达目标和遥感目标识别，因此将目标分解理论推广应用于对高分辨雷达目标极化散射矩阵的分解，并推广和结合了高分辨距离像的求取方法，求得了目标的结构特征像；基于分解结果训练支持向量机（SVM）并对两实验目标进行分类识别，与SVM对单一距离像的分类识别结果相比，提高了正确分类识别率，且稳定性较好，证明了该方法的有效性。

关键词： 目标分解 目标识别 高分辨距离像 支持向量机 散射矩阵 极化信息 低分辨率雷达

作者: 梁海涛 童创明 王晓丹

作者单位: 空军工程大学导弹学院 陕西三原 713800;中国人民解放军93861 部队 陕西三原 713800 空军工程大学导弹学院 陕西三原 713800

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国微波毫米波会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 1735-1738

在线出版日期: 2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）