【摘 要】
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基于字典学习模型能真实反映雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile,HRRP)潜在结构特征和统计建模算法可有效解决HRRP姿态敏感性问题的特点,运用统计建模划
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471191);航空科学基金(20152052026);中央高校基本科研业务费专项资金;南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20170313)资助课题
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基于字典学习模型能真实反映雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile,HRRP)潜在结构特征和统计建模算法可有效解决HRRP姿态敏感性问题的特点,运用统计建模划分HRRP角域,对鉴别字典的原子选取和判别优化问题开展研究。首先提出了基于概率主分量分析的最大概率差值算法,自适应划分HRRP角域获取帧界线。其次,利用帧界线对应功率谱特征构成初始化鉴别字典,在鉴别字典基础上优化判别准则,引入原子稀疏相似误差约束最优字典更新实现测试样本分类。雷达实测数据的实验结果验证了该算法可提高目标识别率,同时对噪声干扰具有很好的鲁棒性。
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