结合多分类RVM和DS的弹道目标HRRP融合识别方法

Information and Control（2017）

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摘要

多特征融合可以有效提高目标识别正确率.本文将相关向量机(relevance vector machine,RVM)二类分类模型扩展为多类分类概率模型MRVM(multi-class relevance vector machine,MRVM),然后与DS证据理论相结合,用于弹道中段目标高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)分类和融合识别,提出了结合MRVM和DS的HRRP融合识别方法.该方法充分利用了多类分类RVM输出的概率信息,解决了用DS证据理论进行融合时基本概率赋值获取问题.仿真实验结果表明MRVM估计的样本后验概率更准确,融合识别后的正确率更高.

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