结合多分类RVM和DS的弹道目标HRRP融合识别方法

来源：信息与控制杂志2017年第1期北京时间：

作者：李睿, 王晓丹, 雷蕾, 薛爱军

摘要：多特征融合可以有效提高目标识别正确率.本文将相关向量机（relevance vector machine，RVM）二类分类模型扩展为多类分类概率模型MRVM（multi-class relevance vector machine，MRVM），然后与DS证据理论相结合，用于弹道中段目标高分辨距离像（high resolution range profile，HRRP）分类和融合识别，提出了结合MRVM和DS的HRRP融合识别方法.该方法充分利用了多类分类RVM输出的概率信息，解决了用DS证据理论进行融合时基本概率赋值获取问题.仿真实验结果表明MRVM估计的样本后验概率更准确，融合识别后的正确率更高.

关键词：目标识别, 高分辨距离像, 相关向量机, DS证据理论