【摘 要】
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充分、有效地利用目标全极化HRRP的特征信息是提高对海雷达目标识别率的研究热点之一。该文利用CST软件仿真建立了7类海上目标在不同方位角下的全极化HRRP数据库。在此基础上
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充分、有效地利用目标全极化HRRP的特征信息是提高对海雷达目标识别率的研究热点之一。该文利用CST软件仿真建立了7类海上目标在不同方位角下的全极化HRRP数据库。在此基础上，提取了4类共39个特征。提出一种基于归一化互信息（NMI）并利用模拟退火（SA）算法进行优化的全局最优特征选择算法，并命名为NMI-SA。基于HRRP数据集以及9个UCI数据集，利用k-近邻分类器将该算法与另外3种常用的特征选择算法进行对比，结果表明新算法选择的特征具有良好的可分性和较低的冗余度，最终用于分类时的正确率总体优于其余3种
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