扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

• 作者: 李龙
• 来源期刊: 现代导航
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达 目标识别 高分辨一维距离像 特征提取 噪声稳健 稀疏表示 字典学习 支撑向量
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 专题研讨
• 页码范围: 211-217
• 页数: 7页
• 分类号: TN957
• 字数: 4351字
• 语种: 中文

摘要

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法.本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取.其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性.在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性.利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙	中国电子科技集团公司第二十研究所	12	24	3.0	4.0