本文選題：復(fù)數(shù)域概率主成分分析　切入點(diǎn)：噪聲穩(wěn)健　出處：《電波科學(xué)學(xué)報(bào)》2014年06期

【摘要】：針對(duì)低信噪比條件下微多普勒調(diào)制易被噪聲污染的問(wèn)題,提出了一種基于復(fù)數(shù)域概率主成分分析(Complex Probabilistic Principal Component Analysis,CPPCA)模型的噪聲穩(wěn)健分類(lèi)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)低分辨雷達(dá)體制下三類(lèi)飛機(jī)目標(biāo)(噴氣式飛機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和直升機(jī))的分類(lèi).算法依據(jù)三類(lèi)飛機(jī)多普勒譜調(diào)制的差異,提出兩維反映這種差異的微動(dòng)特征.為了提高微動(dòng)特征在低信噪比條件下的分類(lèi)性能,利用CPPCA模型對(duì)雷達(dá)復(fù)回波信號(hào)建模并結(jié)合Akaike信息量準(zhǔn)則(Akaike’s Information Criterion,AIC)來(lái)自適應(yīng)地確定回波中主成分的個(gè)數(shù)從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲抑制.基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在較低信噪比條件下能夠獲得較好的噪聲抑制和分類(lèi)性能.
[Abstract]:Aiming at the problem that micro-Doppler modulation is liable to be polluted by noise under low signal-to-noise ratio (SNR), A robust noise classification algorithm based on complex Probabilistic Principal Component Analysis (CPPCA) model in complex domain is proposed to realize three kinds of aircraft targets (jet aircraft) in low resolution radar system. Classification of propeller aircraft and helicopter. According to the difference of Doppler spectrum modulation of three kinds of aircraft, the algorithm proposes two dimensional fretting features reflecting this difference. In order to improve the classification performance of fretting feature under low SNR, The CPPCA model is used to model the radar complex echo signal and the Akaike information quantity criterion is used to determine the number of the principal components in the echo so as to suppress the noise of the data. The algorithm can achieve better noise suppression and classification performance under low SNR.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61271024,61201296,61322103) 全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(FANEDD-201156)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1660405