【摘要】：基于字典學習算法的信號稀疏表示被廣泛應用于信號處理領(lǐng)域。由于字典原子間存在冗余性,求解信號的稀疏表示會受到觀測信號中擾動分量的影響,從而帶來表示的不確定性,不利于雷達高分辨距離像(HRRP)目標識別任務。針對這一問題,該文提出一種穩(wěn)健字典學習(SDL)算法,通過邊緣化信號丟失,構(gòu)建穩(wěn)健損失函數(shù)用于學習自適應字典。該算法利用距離像在散射點不發(fā)生越距離單元走動的方位幀內(nèi)具有結(jié)構(gòu)相似性,約束臨近訓練樣本間稀疏表示的非零元素位置相同,并通過結(jié)構(gòu)化稀疏約束選擇最優(yōu)子字典用于測試樣本的分類�；趯崪yHRRP數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果驗證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.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61372132,61201292) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-13-0945) 重點實驗室基金 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助課題
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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相關(guān)碩士學位論文 前1條

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【二級參考文獻】

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相關(guān)博士學位論文 前2條

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【相似文獻】

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5 柴晶;雷達高分辨距離像目標識別的拒判算法和特征提取技術(shù)研究[D];西安電子科技大學;2010年

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5 李志鵬;基于特征融合和特征增強的雷達高分辨距離像穩(wěn)健識別方法研究[D];西安電子科技大學;2013年

6 楊U，

本文編號：2415707