【摘 要】
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针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)方位角敏感以及以此为特征时正确分类识别率不高的问题,提出一种小波分解与按一定范围方位角平均的综合处理方法,降低了HRRP的维数,减小了HRR
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,中国人民解放军93861部队
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针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)方位角敏感以及以此为特征时正确分类识别率不高的问题,提出一种小波分解与按一定范围方位角平均的综合处理方法,降低了HRRP的维数,减小了HRRP的方位敏感性,增强了HRRP的稳定性,提取了雷达目标的主要特征;研究了结合支持向量机(SVM)的雷达目标分类识别方法,并对两种飞机目标缩比模型的原始HRRP数据、小波分解与方位角平均综合处理HRRP数据进行了分类识别实验,结果表明,小波分解、方位角平均以及SVM相结合的方法能够显著提高雷达目标的正确分类识别率,且稳定性更高,证明了方法的有效性。
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