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电子与信息学报 2008
Radar Target Recognition Based on Nonparametric Density Estimation
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Abstract:
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.
