【摘要】：受實(shí)際環(huán)境中背景噪聲的影響,地面移動(dòng)目標(biāo)微多普勒信號(hào)常常被主體信號(hào)淹沒。為提取有效的目標(biāo)微動(dòng)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(shí)別方法(MP-OGA),并將該算法應(yīng)用于地面移動(dòng)目標(biāo)微多普勒信號(hào)的特征提取。首先針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)進(jìn)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(jìn)中,提高算法的分解速度,減少計(jì)算代價(jià),實(shí)現(xiàn)原子的自適應(yīng)搜索和信號(hào)的特征提取。同時(shí),以4類實(shí)際測(cè)量得到的、包含大量噪聲信號(hào)的微多普勒雷達(dá)信號(hào)作為樣本信號(hào),利用支持向量機(jī)(SVM)成功實(shí)現(xiàn)了低信噪比條件下各類目標(biāo)的識(shí)別,平均識(shí)別率高達(dá)96.5%。
【圖文】：

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本文編號(hào)：2530381