【摘 要】
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针对单核SVM分类识别SAR图像舰船目标的低精度问题,提出了一种基于多特征提取和多核学习SVM的SAR图像舰船目标识别方法,从特征提取和分类器训练两个方面提升目标识别的准确度.首先选用公开数据集提取舰船目标的多类特征,然后加权融合多个核函数构造多核SVM模型,最后使用多项特征数据训练识别舰船目标.鉴于多组目标特征存在信息冗余问题,采用相关性系数去除某些信息高度冗余的特征,降低特征维度.通过粒子群优化算法解决了SVM核函数的核参数选择难题.实验结果表明,所提方法有效改善了对舰船目标的识别性能,综合识别准确率
【机 构】
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航空工业第一飞机设计研究院,西安 710000
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针对单核SVM分类识别SAR图像舰船目标的低精度问题,提出了一种基于多特征提取和多核学习SVM的SAR图像舰船目标识别方法,从特征提取和分类器训练两个方面提升目标识别的准确度.首先选用公开数据集提取舰船目标的多类特征,然后加权融合多个核函数构造多核SVM模型,最后使用多项特征数据训练识别舰船目标.鉴于多组目标特征存在信息冗余问题,采用相关性系数去除某些信息高度冗余的特征,降低特征维度.通过粒子群优化算法解决了SVM核函数的核参数选择难题.实验结果表明,所提方法有效改善了对舰船目标的识别性能,综合识别准确率由传统SVM的87.18％提高至92.31％.
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针对航空产品传统危害性矩阵分析中危害度计算精确度和效率低的问题,提出基于二维云模型的危害性评估方法.首先,采用二维云模型对产品单一故障模式进行危害性分析,求解其单一故障模式危害性水平;然后,采用灰色关联聚类分析和信息熵相结合的方法,对故障模式进行赋权,将多种故障模式的危害性水平聚合为整个产品的危害性水平;最后,结合某飞机升降舵操纵分系统案例分析,验证了所提方法的正确性.
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机载机会阵雷达的孔径多变性使其射频辐射功率控制区间可以进行空间任意指向.首先,给出了飞行器机会阵雷达的多孔径特性,说明其多个孔径值的连续变化可以用三角函数近似建模;然后,为了松弛目标跟踪过程中预测误差协方差的强约束,改善目标跟踪性能,设计了布莱克曼窗与汉明窗之比作为预测误差协方差的松弛因子;最后,基于射频隐身分析并建立了机载机会阵雷达的驻留时间优化模型.仿真结果表明,利用交互式多模型、基于后验克拉美罗下界约束的驻留时间优化设计,不仅具有较好的射频隐身性能,而且能节约机载机会阵雷达资源,改善机载机会阵雷达目
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