基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别
Radar target recognition based on the compounded density estimation of GammaSLC作者机构：西安电子科技大学计算机学院 中国科学院声学研究所北京100080
出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)
年 卷 期：2008年第30卷第3期
页 面：438-443页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学]
基 金：国家自然科学基金资助课题(60574039 60371044)
主 题：高分辨距离像 概率密度估计 基于累计量的随机学习算法 最大熵原则
摘 要：通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。
维普期刊数据库
同方期刊数据库