基于稀疏表示字典优化的雷达高分辨距离像目标识别

• 作者: 孔一荟 王彩云
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信号与信息处理 字典学习 稀疏表示 高分辨距离像(HRRP) 雷达自动目标识别(RATR) K-SVD
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 837-842
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 4892字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王彩云	南京航空航天大学航天学院	17	80	6.0	8.0
2	孔一荟	南京航空航天大学电子信息工程学院	1	10	1.0	1.0