基于隐马尔科夫模型的RCS识别方法研究

• 作者: 朱明明 杨红兵 郭武
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达散射截面 隐马尔科夫模型 目标识别
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TN957
• 字数: 2927字
• 语种: 中文

摘要

雷达散射截面(RCS)时间序列由目标电磁散射特性和姿态运动特性共同决定,包含了雷达目标的材质、尺寸和结构等信息,是实现雷达目标识别的重要测量量.隐马尔科夫模型(HMM)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型,是一个无记忆的非平稳随机过程,具有很强的表征时变信号的能力,非常适合作为动态模式分类器,对具有不同变化特性的时变信号进行分类识别.文中利用HMM表征雷达目标RCS序列变化模式(规律),根据不同类别目标RCS序列变化模式的差异对雷达目标进行分类识别.实测数据验证结果表明,该算法具有较高的识别概率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭武		1	10	1.0	1.0
2	朱明明		1	10	1.0	1.0
3	杨红兵		2	10	1.0	2.0