作者：刘婧逸,张靖,姚诚 单位：江苏省电子学会 出版：《信息化研究》2018年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZGS2018030050 DOC编号：DOCDZGS2018030059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法》PDF+DOC2018年第04期 李红丽,马耀锋 《一种低照度图像目标识别方法》PDF+DOC2020年第08期 张玲,张焱,陈路路 《基于多传感器信息融合的目标识别技术》PDF+DOC2018年第12期 王东明,张明堂 《一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法》PDF+DOC2006年第07期 侯俊,苗壮,潘泉 《基于多超声波传感器的移动机器人目标识别》PDF+DOC2005年第05期 陈春林,陈宗海,卓睿 《频率步进信号“目标分裂”现象的补偿方法》PDF+DOC2004年第02期 洪香茹,杜自成,张云展 《数据融合处理中的目标识别技术》PDF+DOC2002年第03期 韦建中 《基于SVM和PCA的痕量多组分气体检测方法》PDF+DOC2015年第08期 余道洋,戚功美,瞿顶军,李民强,刘锦淮 《雷达与红外数据融合的近距空中目标识别》PDF+DOC2014年第09期 狄方旭,王小平,林秦颖,刘哲 《基于地震动信号的目标识别》PDF+DOC2013年第01期 王建平,焦国太,秦栋泽,刘彩花

    • 文章针对实测数据进行基于喷气发动机调制(JEM)的雷达窄带目标识别技术研究。在提取JEM特征的基础上，从目标回波中提取目标运动特征、归一化方差、主旁瓣比、环境熵等特征进行特征融合，提出一种采用支持向量机(SVM)算法的基于JEM的多特征融合雷达窄带目标分类技术。仿真计算结果显示，使用该算法对实测窄带雷达回波数据进行分类，可以很好地对民航和直升机、无人机与汽车进行分类识别。

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