【摘 要】
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支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)常用于实现目标类样本充分、非目标类样本多样化的两类分类。在雷达目标识别应用中,SVDD分类性能随样本噪声增加迅
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60572138);重点实验室基金(9140C8001020901)资助课题
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支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)常用于实现目标类样本充分、非目标类样本多样化的两类分类。在雷达目标识别应用中,SVDD分类性能随样本噪声增加迅速下降。为了解决这个问题,通过深入分析SVDD抗噪性能差的原因,提出了基于自适应SVDD的雷达目标分类方法。该方法利用接收机工作特性曲线建立信噪比与分类最优超球半径的关系模型,在目标分类过程中,针对不同信噪比自适应选择分类判决门限。仿真实验表明,相比于常规SVDD方法,自适应SVDD方法大大提高了低信噪比下目标分类性能。
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