基于序列子空间的高分辨距离像噪声稳健识别方法

• 作者: 和华 杜兰 潘晓燕 郭昱辰
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达自动目标识别 高分辨距离像 主成分分析子空间 噪声稳健
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 154-160
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 7280字
• 语种: 中文

摘要

高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)是目标沿雷达视线方向上的一维压缩投影,传统的HRRP目标识别方法大都利用单次HRRP测试样本判决.但是,由于单次测试样本包含的信息有限,且容易受到噪声污染,识别鲁棒性难以保证.提出1种基于子空间的HRRP序列噪声稳健识别算法.该算法在训练、测试阶段均利用HRRP序列,基于主成分分析(principal component analysis, PCA)方法生成能够抑制噪声、冗余分量的目标信号子空间,并根据Grassmann流形定义子空间距离,将测试子空间与训练子空间按照最小子空间距离的准则作匹配比较,从而判定测试样本序列所属类别.文章推导证明了传统的最小重构误差方法是提出方法只使用单次HRRP测试样本的特殊情况.基于实测数据的识别实验显示,由于更充分地利用了HRRP序列信息且子空间能够抑制噪声,提出方法较最小重构误差方法具有更好的识别性能和噪声稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜兰	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	46	794	18.0	27.0
5	郭昱辰	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	2	3	1.0	1.0
9	潘晓燕	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	1	3	1.0	1.0