【摘 要】
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本文介绍了基于统计特征(StaF)的分类器,它是一种稳健的、用于高距离分辨率(HRR)雷达的飞机识别(ID)方法。在对特征的数量或位置不作先验假定的情况下,我们实时地选择HRR图像
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本文介绍了基于统计特征(StaF)的分类器,它是一种稳健的、用于高距离分辨率(HRR)雷达的飞机识别(ID)方法。在对特征的数量或位置不作先验假定的情况下,我们实时地选择HRR图像的峰值特征。特征提取依靠所观测到图像的信息内容,把特征的数量、位置和幅度作为随机变量。本项研究的主要目的是,通过把对未知目标的识别错误减少到最小,同时维持对已知目标的高识别率的方法来增强分类器的稳健性。结果表明,这种StaF分类器能够显著地减少与未知目标有关的识别错误,同时维持高概率的正确分类。
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