【摘要】：受實際環(huán)境中背景噪聲的影響,地面移動目標(biāo)微多普勒信號常常被主體信號淹沒。為提取有效的目標(biāo)微動特征,提出一種基于匹配跟蹤(MP)稀疏分解和優(yōu)化遺傳算法(OGA)的自適應(yīng)特征識別方法(MP-OGA),并將該算法應(yīng)用于地面移動目標(biāo)微多普勒信號的特征提取。首先針對傳統(tǒng)遺傳算法易陷入局部最優(yōu)的缺點進行有效的優(yōu)化,并將優(yōu)化的遺傳算法引入自適應(yīng)稀疏分解的改進中,提高算法的分解速度,減少計算代價,實現(xiàn)原子的自適應(yīng)搜索和信號的特征提取。同時,以4類實際測量得到的、包含大量噪聲信號的微多普勒雷達(dá)信號作為樣本信號,利用支持向量機(SVM)成功實現(xiàn)了低信噪比條件下各類目標(biāo)的識別,平均識別率高達(dá)96.5%。
【圖文】：

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本文編號：2530381