基于随机森林的雷达高分辨距离像目标识别新方法

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高分辨距离像(HRRP)包含了丰富的目标结构信息,被广泛地应用于雷达自动目标识别领域.传统的基于贝叶斯分类器和核分类器的HRRP识别方法分别存在模型-数据失配以及计算复杂度大等问题.为了解决以上问题,提出了基于随机森林(RF)的HRRP识别方法,详细介绍了随机森林的原理和用于HRRP识别的基本步骤.仿真数据的实验结果表明,与贝叶斯分类器和核分类器相比,随机森林在识别性能和计算效率等方面有显著提高.
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