基于卷积稀疏编码与多分类器融合的雷达HRRP目标识别方法

• 作者: 李晓飞 王彩云 胡允侃 赵焕玥 魏文怡
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达目标识别 高分辨一维距离像 稀疏编码 卷积字典学习
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 2433-2437
• 页数: 5页
• 分类号: TP957.52
• 字数: 4225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.11.07

摘要

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别问题,提出基于卷积稀疏编码与多分类融合(convolutional sparse coding and multi-classifier fusion,CSCMF)的识别方法.首先,该方法利用CSC方法对目标HRRP进行特征提取,同时实现数据压缩;然后,将测试样本的特征分别输入随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器和最小值分类器进行预分类,得到3个预测标签.采用多数投票法对3个预测标签进行分类器融合,得到最终的识别决策.实验中研究了分类器融合方法.基于5种飞机目标的HRRP仿真数据进行了实验验证,实验结果表明该方法的分类准确率较高,而且对噪声有较强的鲁棒性.

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	胡允侃	南京航空航天大学航天学院	3	11	2.0	3.0
3	李晓飞		4	5	1.0	2.0
4	魏文怡	南京航空航天大学航天学院	2	3	1.0	1.0
5	赵焕玥	南京航空航天大学航天学院	4	5	1.0	2.0