本文關鍵詞：基于PPCA修正模型的HRRP穩(wěn)健識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高信噪比情況下,利用概率主成分分析(PPCA,probabilistic principal component analysis)模型識別雷達高分辨距離像(HRRP,high resolution range profile)取得了較高的識別率。但在實際工作環(huán)境中,測試階段獲取的HRRP常為低信噪比樣本,由此造成的模型失配問題極大影響了識別性能。為此文章利用不同噪聲來源造成的模型失配先驗信息,在模型空間針對不同信噪比的測試樣本補償PPCA模型參數,以達到穩(wěn)健識別的目的。另一方面,利用2種方法通過直接估計測試樣本的噪聲功率省去最優(yōu)化計算的步驟,避免了求解最優(yōu)補償參數時需要大量計算的問題,提高了識別效率。最后,利用最大后驗概率確定目標所屬類別,證明了2種方法在信噪比低于20 d B時的可行性。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學電子信息學院;
【關鍵詞】： 雷達目標識別 飛機目標探測 脈沖重復頻率 高分辨距離像 概率主成分分析 模型修正
【基金】：國家自然科學基金(61571364) 西北工業(yè)大學研究生創(chuàng)新創(chuàng)意種子基金(Z2016022)資助
【分類號】：TN791;TN957.52
【正文快照】： 基于HRRP的目標識別一直是雷達目標識別的熱門領域[1],且一般都遵循預處理、特征提取\選擇、分類識別的處理流程。HRRP的統(tǒng)計特征能夠反映其幅度起伏特性,因此在特征提取階段,對HRRP進行統(tǒng)計建模將建模問題轉換為模型選擇和參數估計問題[2],能夠獲取可分性更高、更有價值的特

【參考文獻】

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【相似文獻】

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  本文關鍵詞：基于PPCA修正模型的HRRP穩(wěn)健識別方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：425323