為解決虛假目標(biāo)點(diǎn)跡對(duì)雷達(dá)跟蹤性能的影響,提出了一種基于改進(jìn)K近鄰（KNN）的雷達(dá)點(diǎn)跡真?zhèn)舞b別方法,進(jìn)一步區(qū)分目標(biāo)點(diǎn)跡和雜波點(diǎn)跡,濾除雜波剩余點(diǎn)跡,有效提高雷達(dá)處理容量和跟蹤性能。該方法利用點(diǎn)跡形成過(guò)程中生成的特征參數(shù),先通過(guò)核主成分分析法對(duì)特征數(shù)據(jù)降維處理,降低數(shù)據(jù)維度,提高后續(xù)算法的運(yùn)行速度;再通過(guò)加權(quán)KNN算法鑒別目標(biāo)點(diǎn)跡和雜波點(diǎn)跡,點(diǎn)跡鑒別準(zhǔn)確率有較高提升,達(dá)到了87.5%,算法運(yùn)行速度較傳統(tǒng)KNN算法和加權(quán)KNN算法分別提升了56%和40%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法既有較高、較穩(wěn)定的點(diǎn)跡鑒別準(zhǔn)確率,又大幅度提高了算法運(yùn)行速度。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

傳統(tǒng)KNN算法流程圖

由圖2可知,點(diǎn)跡數(shù)據(jù)降維后,目標(biāo)點(diǎn)跡與雜波剩余點(diǎn)跡的區(qū)分度更加明顯,只有少部分混疊在一起,便于后續(xù)鑒別目標(biāo)點(diǎn)跡與雜波剩余點(diǎn)跡。而且降維后,數(shù)據(jù)維度只有二維,與原始點(diǎn)跡數(shù)據(jù)的8維相比運(yùn)算量大大減少。2.2 加權(quán)KNN算法模型

將采集好的雷達(dá)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)先進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,然后通過(guò)改進(jìn)的KNN算法模型,判斷其為目標(biāo)點(diǎn)跡和雜波剩余點(diǎn)跡,獲取鑒別準(zhǔn)確率。本文所提的基于改進(jìn)KNN的雷達(dá)檢測(cè)點(diǎn)跡真?zhèn)舞b別算法流程如圖3所示。3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3111832