【摘 要】
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利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非
【机 构】
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航天工程大学研究生院,航天工程大学航天指挥学院
【基金项目】
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国防科技卓越青年科学基金(2017-JCJQ-ZQ-005)
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利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证
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