【摘 要】
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在航迹起始领域,针对复杂电磁环境下大量杂波剩余造成的虚假航迹问题,提出了新的剩余杂波处理方法。该方法是基于自适应提升(AdaBoost)算法,将杂波抑制问题转化为AdaBoost决
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在航迹起始领域,针对复杂电磁环境下大量杂波剩余造成的虚假航迹问题,提出了新的剩余杂波处理方法。该方法是基于自适应提升(AdaBoost)算法,将杂波抑制问题转化为AdaBoost决策树分类。首先,训练基学习器,得出一个粗略的分类结果;在此基础上,组合多个基学习器的结果进行更全面的分类,解决了弱学习器在特征不明显的杂波点迹上表现不佳的问题。实验结果表明,提出的方法相较于传统的SVM和KNN分类器更加有效地抑制了剩余杂波点迹,减少了剩余杂波对航迹起始的影响。
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