基于支持向量机的高分辨距离像分类法

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雷达高分辨距离像(HRRP)识别,是军事目标识别的一个重要手段。支持向量机(SVM)具有良好的泛化能力,适用于小样本学习问题。本文针对3类飞机目标的HRRP数据,构造了SVM分类器,设计了2组实验以比较SVM与最大相关系数法(MCM)的泛化能力、识别速度和抗噪能力。实验结果表明,SVM在军事目标HRRP分类方面具有良好的应用前景。
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