【摘 要】
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研究了宽带高分辨雷达目标识别问题.基于目标一维距离像,提出主成分分析(principal component analysis,PCA)和学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)相结合的识别
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研究了宽带高分辨雷达目标识别问题.基于目标一维距离像,提出主成分分析(principal component analysis,PCA)和学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)相结合的识别方法.即采用主成分分析方法进行数据压缩,提取目标特征,然后利用学习向量量化人工神经网络,训练集进行训练,建立识别模板库.最后对三种飞机模型高分辨回波数据进行识别,结果表明,经过PCA-LVQ网络处理后,目标维数和网络规模均大大降低,且系统具有良好的识别性能.
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