【摘 要】
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针对箔条干扰时目标与干扰难以区分的问题,设计了一种基于多特征向量的分类算法。该算法首先对目标和箔条的特征进行分析,而后选择并构造了一组具有较高区分度的极化特征识别
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针对箔条干扰时目标与干扰难以区分的问题,设计了一种基于多特征向量的分类算法。该算法首先对目标和箔条的特征进行分析,而后选择并构造了一组具有较高区分度的极化特征识别量,最后采用支持向量机（SVM）方法,通过对特征样本进行训练,获得了较好的分类结果。实验表明,所提算法具有较强的抗箔条干扰能力,且检测正确率可达90％以上。
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