基于相似度的雷达目标识别灰关联分析算法
发布时间:2018-04-15 03:07
本文选题:雷达目标 + 融合识别 ; 参考:《电信科学》2017年05期
【摘要】:针对参数重叠的雷达目标识别算法准确率较低、对复杂体制雷达目标识别效果较差的问题,提出了基于相似度的灰关联分析算法,实现对复杂体制雷达目标的融合识别。该算法首先提取各参数间的相似度矩阵,然后运用灰关联分析得出相应的灰关联系数,同时根据各参数匹配程度确定其权重值,与灰关联系数组合获得待识别信号与库信号的灰关联度,根据灰关联度完成目标识别。仿真实验结果表明,该算法能很好地降低参数重叠给识别带来的影响,提高识别正确率,快速实现复杂体制雷达目标的识别。
[Abstract]:Aiming at the low accuracy of radar target recognition algorithm with overlapped parameters and the poor effect of complex radar target recognition, a similarity based grey correlation analysis algorithm is proposed to realize the fusion recognition of complex radar target.The algorithm firstly extracts the similarity matrix among the parameters, then obtains the corresponding grey correlation coefficient by using the grey correlation analysis, and determines the weight value according to the matching degree of each parameter.Combining with the grey correlation coefficient, the grey correlation degree between the signal to be identified and the database signal is obtained, and the target recognition is completed according to the grey correlation degree.The simulation results show that the algorithm can reduce the influence of parameter overlap on recognition, improve the accuracy of recognition, and realize the recognition of complex radar targets quickly.
【作者单位】: 空军航空大学对抗系;中国人民解放军94936部队;
【分类号】:TN957.51
【相似文献】
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本文编号:1752227
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