版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于支持向量机的地雷识别研究

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
吴建斌;田茂
通讯作者:
Wu, J.(wujianbin@mail.ccnu.edu.cn)
作者机构:
[吴建斌] Department of Information Technology, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China
[吴建斌; 田茂] School of Electronic and Information, Wuhan University, Wuhan 430079, China
通讯机构:
Department of Information Technology, Huazhong Normal University, China
语种:
中文
关键词:
地雷;遗传算法;小波包;支持向量机;探地雷达
关键词(英文):
Geneti algorithm;Ground penetrating radar;Landmine;Support vector machine;Wavelet packet
期刊:
仪器仪表学报
ISSN:
0254-3087
年:
2009
卷:
30
期:
7
页码:
1487-1491
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
教育信息技术学院
摘要:
考虑到支持向量机在训练样本有限的情况下处理高维数据的优势,为实现地雷的自动识别,运用支持向量机和遗传算法设计并实现了地雷分类器.但是,地雷目标信号经常淹没在强噪声信号中,为提高雷达回波信号的信噪比,进一步提高识别率,文章采用了基于小波包阈值去噪的方法对雷达数据进行预处理.通过实验结果可以看出,本文所采用的方法有效地克服了数据维数高,样本缺少的问题,实现了地雷的分类和识别,识别率达到了86%.
摘要(英文):
Support Vector Machine (SVM) is superior in resolving the recognition problem in which the sample is less and the dimension of the data space is high. In order to realize the landmine auto recognition, in this paper, the landmine classification and recognition are realized using SVM in conjunction with genetic algorithm. But, the signal of the object landmine is often deteriorated by strong clutter; in order to reduce the clutter and improve the performance of recognition, a method based on wavelet packet is used in the field of radar data preprocessing. Experiment results prove that the metho...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com