免费论文：鉴于SVM的毫米波积极雷达目的辨别本领接洽

正文对准暂时毫米波雷达机动目的辨别本领（Automatic Target Recognition,简称ATR）接洽的近况和难点，运用GRECO道理（Graphic Electromagnetic Computing）和雷达建抄袭真成像本领相贯串的本领对典范军事目的举行RCS（Radar Cross Section）建立模型，天生目的各别雷达视角和方位角下的高辨别率雷达图像，为毫米波积极雷达ATR接洽供给透彻雷达数据源。而后沿用鉴于扶助向量机（Support Vector Machine,简称SVM）的分门别类本领对大肆雷达视角和方位角下的目的举行辨别。这种本领为处置毫米波雷达ATR接洽雷达数据源缺乏供给了一种可行的道路。试验截止表明运用SVM分门别类器对毫米波积极雷达目的举行辨别犹如下上风：演算量小、辨别精度高。正文的重要处事展现在以次三个上面：（1）RCS建立模型局部。运用GRECO本领举行典范军事目的RCS建立模型的本领。重要运用OpenGL建立模型道理和高频好像计划表面来计划目的模子每个散射点的雷达散射截面（RCS）。建立机载雷达模子对场景目的举行成像处置，天生典范军事目的在各别雷达视角和方位角下的高辨别率的雷达图像。（2）特性索取。引见了鉴于脸色、纹理、形势的特性索取本领，正文对准雷达图像的特出性，沿用了鉴于形势的特性索取，创造了典范军事目的的特性向量库，动作毫米波雷达ATR接洽的演练样品数据库。（3）SVM目的辨别。引见了统计进修表面和SVM分门别类器的上风，指出了SVM分门别类器的安排的难点。结果建立了SVM分门别类器对典范军事目的举行目的辨别，并对SVM和保守的目的辨别本领举行了本能领会。

来源：半壳优胜鲸鱼幸运星转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/265279.html