基于Fisher准则的雷达目标分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202011461715.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113269217A | 公开（公告）日 | 2021-08-17 |
| 申请公布号 | CN113269217A | 申请公布日 | 2021-08-17 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/12 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈志仁;李俊峰;程彬;胡海燕;沈玲;康静;石瑞贵;郭佳;陆滋铉;陈璟宜;高凯;刘英杰;孙林;郭钟剑 | 申请（专利权）人 | 北方信息控制研究院集团有限公司 |
| 代理机构 | 南京理工大学专利中心 | 代理人 | 汪清 |
| 地址 | 211106 江苏省南京市江宁区将军大道528号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Fisher准则的雷达目标分类方法，利用遗传优化算法搜寻特征向量的最优特征属性权值，用以调整各个特征属性在分类器中的贡献程度；同时考虑分类系统中存在干扰目标、虚假目标，以及不同类别目标样本集混叠的问题，利用Fisher判别函数，根据雷达识别系统最小代价的原则，构建两类样本拒判域，第一类拒判域根据训练样本集特征值的波动范围，对干扰目标和虚假目标进行拒判，第二类拒判域根据测试样本与最近邻、次近邻的距离差，实现混叠区域的目标样本拒判。本发明能够有效抑制实际工作环境下干扰目标、虚假目标等对雷达目标识别分类系统性能的影响，提高系统的稳定性和识别性能。 |
