红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2007年
z2期
339-342
,共4页
粗集理论%雷达目标%类型识别
粗集理論%雷達目標%類型識彆
조집이론%뢰체목표%류형식별
将粗糙集决策算法用于常规雷达目标多特征融合分类,并进行雷达目标类型识别,可提高目标的识别率,增强系统的稳健性.通过建立目标特征知识系统与分类决策表,提出了决策规则的应用和系数的确定,并提出了目标融合分类的步骤与方法.当雷达从不同姿态角照射目标时,从回波序列提取的目标径向投影特征属性取值将分布在一个与目标结构尺寸有关的区间之内,加之雷达测量误差使目标属性测量值呈平稳正态分布,所以,对决策表的条件属性取值进行区间划分将有助于增加条件属性矢量的容差能力,提高分类决策的稳健性.以一个包含6类30种目标的知识系统为例的分类实验达到了不低于90%的识别率.
將粗糙集決策算法用于常規雷達目標多特徵融閤分類,併進行雷達目標類型識彆,可提高目標的識彆率,增彊繫統的穩健性.通過建立目標特徵知識繫統與分類決策錶,提齣瞭決策規則的應用和繫數的確定,併提齣瞭目標融閤分類的步驟與方法.噹雷達從不同姿態角照射目標時,從迴波序列提取的目標徑嚮投影特徵屬性取值將分佈在一箇與目標結構呎吋有關的區間之內,加之雷達測量誤差使目標屬性測量值呈平穩正態分佈,所以,對決策錶的條件屬性取值進行區間劃分將有助于增加條件屬性矢量的容差能力,提高分類決策的穩健性.以一箇包含6類30種目標的知識繫統為例的分類實驗達到瞭不低于90%的識彆率.
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