10.3969/j.issn.2095-2783.2017.02.007
基于序列子空间的高分辨距离像噪声稳健识别方法
高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)是目标沿雷达视线方向上的一维压缩投影,传统的HRRP目标识别方法大都利用单次HRRP测试样本判决.但是,由于单次测试样本包含的信息有限,且容易受到噪声污染,识别鲁棒性难以保证.提出1种基于子空间的HRRP序列噪声稳健识别算法.该算法在训练、测试阶段均利用HRRP序列,基于主成分分析(principal component analysis, PCA)方法生成能够抑制噪声、冗余分量的目标信号子空间,并根据Grassmann流形定义子空间距离,将测试子空间与训练子空间按照最小子空间距离的准则作匹配比较,从而判定测试样本序列所属类别.文章推导证明了传统的最小重构误差方法是提出方法只使用单次HRRP测试样本的特殊情况.基于实测数据的识别实验显示,由于更充分地利用了HRRP序列信息且子空间能够抑制噪声,提出方法较最小重构误差方法具有更好的识别性能和噪声稳健性.
雷达自动目标识别、高分辨距离像、主成分分析子空间、噪声稳健
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TN957.51
国家自然科学基金资助项目61271024,61322103;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20130203110013;陕西省自然科学基础研究计划2015JZ016
2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
154-160
