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雷达高分辨距离像目标识别方法研究

吴秋荣  
【摘要】: 雷达自动目标识别是现代雷达系统的重要发展方向之一。利用高分辨雷达获得的目标距离像包含了更多的可用于识别的特征信息。本文针对雷达目标距离像,对多种雷达目标识别方法进行了研究和分析。其主要的研究内容如下: 1.阐述雷达目标识别的研究背景、意义及其发展历程。 2.研究了高分辨距离像的成像原理,并分析了雷达距离像特征。 3.在分析基于经典的主成分分析(PCA)和线性辨别分析(LDA)的目标识别方法的基础上,将PCA和LDA相结合的识别方法引入到雷达目标一维距离像识别中。针对小样本情况下,类内离散度矩阵奇异造成LDA识别方法识别率较差和不稳定的缺点,改进了LDA算法,从而更加有效地处理了这一问题。 4.阐释了一种新的特征提取方法——非负矩阵分解(NMF),并将其引入到雷达目标识别中。为了更好提取距离像的局部特征,引入了一种改进NMF算法——非负矩阵稀疏分解(NMFs),提出了NMFs+LDA距离像识别方法。该方法通过控制NMFs算法的稀疏度,提取了不同稀疏度距离像的局部特征。实验表明,相对于传统的PCA提取的全局特征,用NMF和NMFs提取距离像的局部特征含有可供距离像目标识别的重要信息。 5.研究了基于核主成分分析(KPCA)和核Fisher辨别分析(KFDA)的雷达目标距离像非线性识别方法。通过引入核函数,将PCA、LDA扩展为KPCA、KFDA,并提出KPCA+LDA相结合的特征提取方法。实验部分对比了基于KPCA、KDA和KPCA+LDA三种雷达目标距离像非线性识别方法的识别性能。结果表明,基于KPCA、KFDA与KPCA+LDA雷达目标非线性识别方法的识别性能优于相应的基于PCA、LDA与PCA+LDA的线性识别方法。


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