基于PPCA修正模型的HRRP稳健识别方法
本文关键词:基于PPCA修正模型的HRRP稳健识别方法,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:高信噪比情况下,利用概率主成分分析(PPCA,probabilistic principal component analysis)模型识别雷达高分辨距离像(HRRP,high resolution range profile)取得了较高的识别率。但在实际工作环境中,测试阶段获取的HRRP常为低信噪比样本,由此造成的模型失配问题极大影响了识别性能。为此文章利用不同噪声来源造成的模型失配先验信息,在模型空间针对不同信噪比的测试样本补偿PPCA模型参数,以达到稳健识别的目的。另一方面,利用2种方法通过直接估计测试样本的噪声功率省去最优化计算的步骤,避免了求解最优补偿参数时需要大量计算的问题,提高了识别效率。最后,利用最大后验概率确定目标所属类别,证明了2种方法在信噪比低于20 d B时的可行性。
【作者单位】: 西北工业大学电子信息学院;
【关键词】: 雷达目标识别 飞机目标探测 脉冲重复频率 高分辨距离像 概率主成分分析 模型修正
【基金】:国家自然科学基金(61571364) 西北工业大学研究生创新创意种子基金(Z2016022)资助
【分类号】:TN791;TN957.52
【正文快照】: 基于HRRP的目标识别一直是雷达目标识别的热门领域[1],且一般都遵循预处理、特征提取\选择、分类识别的处理流程。HRRP的统计特征能够反映其幅度起伏特性,因此在特征提取阶段,对HRRP进行统计建模将建模问题转换为模型选择和参数估计问题[2],能够获取可分性更高、更有价值的特
【参考文献】
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【相似文献】
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本文编号:425323
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