Research on a Prediction Model Based on a Newton–Raphson-Optimization–XGBoost Algorithm Predicting Environmental Electromagnetic Effects for an Airborne Synthetic Aperture Radar

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Publié dans:	Electronics vol. 14, no. 11 (2025), p. 2202
Auteur principal:	Shen, Yan
Autres auteurs:	Chen, Yazhou, Wang, Yuming, Ma, Liyun, Zhang, Xiaolu
Publié:	MDPI AG
Sujets:	Standard deviation Test systems Signal to noise ratio Prediction models Synthetic aperture radar Optimization Signal processing Electromagnetic interference Antennas Newton-Raphson method Image degradation Algorithms Performance degradation Image quality Parameters Airborne radar Distance learning Reconnaissance Information warfare
Accès en ligne:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
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