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本帖最后由 House 于 2019-9-11 19:44 编辑 ! ^' m# @& c- _7 D$ }2 z' `, l
; U+ _/ a, K( i8 o8 Z# q基于支持向量机的穿墙雷达目标形状重构方法 （电波科学学报2015年第30卷第一期） , e6 A+ g5 I) A4 ~4 Y
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摘要：为解决超宽带穿墙雷达中目标成像问题，提出一种后向投影算法和支持向量机 (Support Vector Machine,SVM）相结合的方法．该方法通过BP算法得到穿墙成像数据， 再利用SVM对数据进行分类，成功地解决了穿墙成像中的目标定位和形状识别问题．利 用穿墙模型实验数据的仿真结果验证了该方法的可行性和有效性．测试结果表明：该方法 能对墙后未知目标实现形状重构，且具有极高的空间分辫率；此外，当信号被噪声污染时， 该方法也能很好对墙后目标形状进行预测，体现了该方法的鲁棒性．最后对不同采样长度 和空间采样间隔的分析表明，采样长度和采样间隔对目标形状识别的影响有限，采样位置 数的增加、采样间隔的减小更有利于提高目标的分类准确率． . F4 N! h1 c* z
4 t8 h2 s: Z* |: o9 ^! o ^关键词：穿墙雷达；超宽带；支持向量机；形状重构3 Z2 f1 ?: _+ W& n _
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发表于 2019-9-11 19:43
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