利用稳健字典学习的雷达高分辨距离像目标识别算法

发布时间：2019-01-26 17:18

【摘要】：基于字典学习算法的信号稀疏表示被广泛应用于信号处理领域。由于字典原子间存在冗余性,求解信号的稀疏表示会受到观测信号中扰动分量的影响,从而带来表示的不确定性,不利于雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别任务。针对这一问题,该文提出一种稳健字典学习(SDL)算法,通过边缘化信号丢失,构建稳健损失函数用于学习自适应字典。该算法利用距离像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有结构相似性,约束临近训练样本间稀疏表示的非零元素位置相同,并通过结构化稀疏约束选择最优子字典用于测试样本的分类。基于实测HRRP数据的实验结果验证了所提算法的有效性。
[Abstract]:Signal sparse representation based on dictionary learning algorithm is widely used in signal processing. Because of the redundancy between dictionaries, the sparse representation of the signal will be affected by the disturbance component of the observed signal, which will bring uncertainty to the representation, which is not conducive to the radar high resolution range like (HRRP) target recognition task. In order to solve this problem, a robust dictionary learning (SDL) algorithm is proposed in this paper. A robust loss function is constructed for learning adaptive dictionaries through the loss of marginal signals. In this algorithm, the range profile has structural similarity in the azimuth frame in which the scattering point does not move over the distance unit, and the sparse representation of non-zero elements in the adjacent training samples is the same. The optimal subdictionary is selected by structured sparse constraint to classify the test samples. Experimental results based on measured HRRP data verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61372132,61201292) 新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0945) 重点实验室基金 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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6 杨U，

本文编号：2415707