[发明专利]一种基于高维特征域梯度提升树的海面小目标检测方法有效
| 申请号： | 202110219374.2 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN113030892B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 施赛楠;姜丽;杨静 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于高维特征域梯度提升树的海面小目标检测方法，属于雷达信号处理技术领域。本方法包括如下步骤：1、获取CUT观测向量；2、构建高维特征空间；3、归一化预处理；4、训练GBDT（梯度提升树）模型参数；5、获得检验统计量；6、检测判决。本发明可以解决高维特征域分类器虚警控制的问题，提高了低信杂比条件下海面小目标的检测概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 梯度 提升 海面 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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