【摘 要】
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提出一种基于K-SVD算法的优化自适应字典学习算法——相关性压缩分步K-SVD(Coherence reduced stagewise K-SVD,CRSK-SVD)算法,并将其应用于雷达高分辨距离像(High-resolutio
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院,南京航空航天大学电子信息工程学院
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提出一种基于K-SVD算法的优化自适应字典学习算法——相关性压缩分步K-SVD(Coherence reduced stagewise K-SVD,CRSK-SVD)算法,并将其应用于雷达高分辨距离像(High-resolution range profile,HRRP)目标识别。在该算法中,首先依据对字典原子使用效率的判断,自适应地删除冗余原子,添加更有效的原子;然后,通过限制原子间的互相关系数不超过设定阈值,删除部分原子,从而进一步缩减字典规模。相比于传统的识别算法,应用文中算法生成的字典规模更小,对原子的使用效率更高。另外,算法具有更好的识别性能,对噪声的鲁棒性更强。仿真实验验证了算法的有效性。
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