【摘要】：雷達高分辨率一維距離像(HRRP)是寬帶雷達目標散射點回波在雷達視線方向上的向量和,反映了目標的結(jié)構(gòu)信息,對目標的識別與分類具有重要價值。因其獲取簡單,實時性好,是實際工程中最具前景的雷達目標識別技術(shù)。HRRP識別過程中,方位敏感性問題、HRRP維度過高和單一分類器低信噪比環(huán)境下的識別穩(wěn)定性問題是影響HRRP實際目標識別效果的重要因素。本文針對這些問題分別提出了自適應(yīng)分幀、低維特征提取和多分類器決策融合方法以提高HRRP識別的精確度和魯棒性。主要工作如下:(1)研究了HRRP識別中敏感性問題的產(chǎn)生原因,分析HRRP頻譜幅度特征統(tǒng)計特性,結(jié)合因子分析模型和Jensen-Shannon(JS)距離提出了一種基于因子分析模型的自適應(yīng)分幀方法,能根據(jù)目標姿態(tài)角的變化速率自適應(yīng)調(diào)整分幀間隔,基于實測飛機數(shù)據(jù)的分幀和識別率結(jié)果驗證了本方法能夠有效降低方位敏感性對識別的影響,為后續(xù)識別工作奠定基礎(chǔ)。(2)針對HRRP信號維度過高、冗余信息較多而產(chǎn)生的識別效率問題,基于稀疏保持投影,提出了一種多尺度稀疏保持投影法和一種自適應(yīng)最大間距稀疏保持投影法用于特征降維。多尺度稀疏保持投影法從多尺度理論角度分析信號特性,可有效挖掘HRRP多尺度空間內(nèi)在稀疏結(jié)構(gòu)信息,豐富特征信息量;自適應(yīng)最大間距稀疏保持投影法則將自適應(yīng)最大間距準則融入降維約束中,有效融合HRRP稀疏結(jié)構(gòu)信息和樣本標簽信息,在原尺度空間中有效探索信號內(nèi)在特性。基于實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,上述算法提取的特征維度低、識別性好、魯棒性強。(3)針對單一分類器在低信噪比等復(fù)雜環(huán)境下識別精度較低、穩(wěn)定性較差的問題,研究了HRRP多分類器決策融合識別,提出了一種基于自適應(yīng)類別權(quán)重的多分類器決策融合法,通過近鄰樣本和多分類器間取舍及權(quán)重的自適應(yīng)變換,實現(xiàn)了多分類器識別結(jié)果的高效融合�；趯崪y飛機數(shù)據(jù)的實驗證明了該方法的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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本文編號：2651914