發(fā)布時間：2018-03-16 17:02

  本文選題：雷達自動目標(biāo)識別　切入點：高分辨距離像　出處：《中國科技論文》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高分辨距離像(high resolution range profile,HRRP)是目標(biāo)沿雷達視線方向上的一維壓縮投影,傳統(tǒng)的HRRP目標(biāo)識別方法大都利用單次HRRP測試樣本判決。但是,由于單次測試樣本包含的信息有限,且容易受到噪聲污染,識別魯棒性難以保證。提出1種基于子空間的HRRP序列噪聲穩(wěn)健識別算法。該算法在訓(xùn)練、測試階段均利用HRRP序列,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)方法生成能夠抑制噪聲、冗余分量的目標(biāo)信號子空間,并根據(jù)Grassmann流形定義子空間距離,將測試子空間與訓(xùn)練子空間按照最小子空間距離的準(zhǔn)則作匹配比較,從而判定測試樣本序列所屬類別。文章推導(dǎo)證明了傳統(tǒng)的最小重構(gòu)誤差方法是提出方法只使用單次HRRP測試樣本的特殊情況。基于實測數(shù)據(jù)的識別實驗顯示,由于更充分地利用了HRRP序列信息且子空間能夠抑制噪聲,提出方法較最小重構(gòu)誤差方法具有更好的識別性能和噪聲穩(wěn)健性。
[Abstract]:High resolution resolution range profile is one dimensional compression projection of the target along the radar line of sight. Most of the traditional HRRP target recognition methods use single HRRP test samples to judge. However, because of the limited information contained in the single test sample, the high resolution range profile is one dimensional compression projection along the radar line of sight. It is easy to be polluted by noise, and the robustness of recognition is difficult to guarantee. A robust recognition algorithm for HRRP sequences based on subspace is proposed. The algorithm uses HRRP sequences in training and testing stages. Based on principal component analysis (PCA) principal component analysis (PCA) method, the target signal subspace which can suppress noise and redundant components is generated, and the subspace distance is defined according to the Grassmann manifold. The test subspace is compared with the training subspace according to the criterion of minimum space distance. In this paper, it is proved that the traditional method of minimum reconstruction error is a special case in which only a single HRRP test sample is used. Because the HRRP sequence information is fully utilized and the subspace can suppress the noise, the proposed method has better recognition performance and noise robustness than the minimum reconstruction error method.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;西安電子科技大學(xué)信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61271024,61322103) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20130203110013) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃(2015JZ016)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1620831