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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开基于SDP图特征的海面目标分类方法及系统，属于雷达目标检测技术领域；分类方法包括：利用雷达获得海面回波幅度序列，并对海面回波幅度序列进行预处理，得到预处理后的幅度回波数据；根据预处理后的幅度回波数据构建海杂波和目标SDP图像；对海杂波和目标SDP图像计算灰度共生矩阵Pθ；对灰度共生矩阵Pθ进行归一化处理，得到归一化灰度共生矩阵Gθ；利用归一化灰度共生矩阵Gθ对海杂波和目标SDP图像进行特征提取，构建特征数据集；利用所述特征数据集对随机森林模型进行训练，得到分类器模型；将待检测特征数据传入分类器模型，得到分类结果；从而能够更好的消除海杂波数据影响，在准确性、鲁棒性和适用性方面均具备显著优势。
主权项：1.基于SDP图特征的海面目标分类方法，其特征在于，包括以下步骤：利用雷达获得海面回波幅度序列，并对海面回波幅度序列进行预处理，得到预处理后的幅度回波数据；根据预处理后的幅度回波数据构建海杂波和目标SDP图像；对海杂波和目标SDP图像计算灰度共生矩阵Pθ；对灰度共生矩阵Pθ进行归一化处理，得到归一化灰度共生矩阵Gθ；利用归一化灰度共生矩阵Gθ对海杂波和目标SDP图像进行特征提取，构建特征数据集；利用所述特征数据集对随机森林模型进行训练，得到分类器模型；将待检测特征数据传入分类器模型，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于SDP图特征的海面目标分类方法及系统
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