基于改进KNN的雷达点迹真伪鉴别方法

• 作者: 彭威 林强 胡先进
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 核PCA 加权KNN 点迹鉴别 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 雷达系统与技术
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.32
• 字数: 4434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2020.04.009

摘要

为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,提出了一种基于改进K近邻(KNN)的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步区分目标点迹和杂波点迹,滤除杂波剩余点迹,有效提高雷达处理容量和跟踪性能.该方法利用点迹形成过程中生成的特征参数,先通过核主成分分析法对特征数据降维处理,降低数据维度,提高后续算法的运行速度;再通过加权KNN算法鉴别目标点迹和杂波点迹,点迹鉴别准确率有较高提升,达到了87.5％,算法运行速度较传统KNN算法和加权KNN算法分别提升了56％和40％.实验结果表明:该算法既有较高、较稳定的点迹鉴别准确率,又大幅度提高了算法运行速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林强	空军预警学院防空预警装备系	29	82	6.0	8.0
2	胡先进		2	2	1.0	1.0