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浙江大学学报(工学版)
J4  2006, Vol. 40 Issue (3): 482-484    
论文     
一种基于支持向量机的目标定位方法
潘翔(浙江大学 信息与电子工程学系，浙江 杭州 310027)
李洁冰(浙江大学 信息与电子工程学系，浙江 杭州 310027)
 全文: PDF 
摘要：

为了提高声纳在浅水域的性能，提出了一种基于统计学习理论的目标识别器的目标定位方法.该方法选择支持向量机（SVM）作为学习算法的核心.从已知训练样本得到多通道数据的协方差矩阵，将得到的矩阵转化为SVM的输入多维特征向量，并训练SVM而获得权向量.利用此权向量和SVM输出估计，可以得到目标位置信息.理论推导和仿真结果表明，与多重信号分类（MUSIC）算法相比较，该方法具有高的定位精度和快的收敛速度.该方法能有效地对在平面波模型下的目标进行测向，并具有鲁棒性.
关键词： 支持向量机;  目标定位;  声纳    
出版日期: 2006-03-25
基金资助:

国家安全重大基础研究资助项目 ( 5132103ZZT21);国家自然科学基金资助项目(60472080);重点实验室基金资助(51446070104JW0403)
作者简介: 潘翔 (1965－),男，江苏溧阳人,副教授,从事水声信号处理和计算机视觉等方面的研究. E-mail: panxiang@isee.zju.edu.cn
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潘翔
李洁冰

引用本文:

潘翔 李洁冰. 一种基于支持向量机的目标定位方法[J]. J4, 2006, 40(3): 482-484.

BO Xiang, LI Ji-Bing. . J4, 2006, 40(3): 482-484.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2006/V40/I3/482

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