%0 Journal Article
%T Radar Target Recognition Based on Nonparametric Density Estimation<br>基于非参数化概率密度估计的雷达目标识别
%A Zhao Feng
%A Zhang Jun-ying
%A Liu Jing
%A Liang Jun-li
%A <br>赵 峰
%A 张军英
%A 刘 敬
%A 梁军利
%J 电子与信息学报
%D 2008
%I 
%X 针对雷达目标识别中,参数化方法估计高分辨距离像的概率密度存在的"模型失配"问题,提出一种非参数化方法--基于累计量的随机学习算法,估计距离像的概率密度.该算法运用多层感知器估计训练样本的分布函数,然后求导得到概率密度.该算法不仅能全面、精确地估计概率密度,而且回避了许多其他非参数方法面临的"窗宽"敏感性问题.基于外场实测数据的实验证明了该文方法的有效性.
%K Radar target recognition
%K High-Resolution Range Profile (HRRP)
%K Density estimation<br>雷达目标识别
%K 高分辨距离像
%K 密度估计
%K 参数化
%K 概率密度估计
%K 雷达目标识别
%K Density
%K Estimation
%K Nonparametric
%K Based
%K Target
%K Recognition
%K 有效性
%K 验证
%K 实测数据
%K 敏感性问题
%K 窗宽
%K 非参数方法
%K 求导
%K 分布函数
%K 训练样本
%K 多层感知器
%K 运用
%K 学习算法
%K 随机
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=1319827C0C74AAE8D654BEA21B7F54D3&jid=EFC0377B03BD8D0EF4BBB548AC5F739A&aid=16576CF146268C4447088D62C107861E&yid=67289AFF6305E306&vid=340AC2BF8E7AB4FD&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=76F79DF7CA22520E&eid=4477555D45FDE796&journal_id=1009-5896&journal_name=电子与信息学报&referenced_num=2&reference_num=22