[发明专利]一种多类平均最大化真假目标特征提取方法在审

专利信息
申请号: 202011026888.8 申请日: 2020-09-25
公开(公告)号: CN112149061A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 周代英;张瑛;沈晓峰;梁菁;冯健 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06F17/18 分类号: G06F17/18;G06F17/16;G06K9/62;G01S13/10;G01S13/02;G01S7/41;G01S7/36;G01S7/292
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人: 孙一峰
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于雷达目标识别技术领域,具体是涉及一种多类平均最大化真假目标特征提取方法。本发明的方法采用多分量高斯分布表示目标数据的似然函数,在目标样本数据是非高斯分布的情况下,仍然能够准确地描述目标数据的分布情况,从目标一维距离像特征元素中筛选出最有效的分类识别特征。克服了常规方法只适合于样本数据高斯分布的缺点,从而改善了目标识别性能,对四类仿真目标的一维距离像数据进行了仿真实验,实验结果表明方法是有效的。
搜索关键词: 一种 平均 最大化 真假 目标 特征 提取 方法
【主权项】:
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