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PCA子空间法在雷达自动目标识别中的应用

谭剑波  
【摘要】:国内外学者都对基于一维高分辨距离像的目标识别进行了广泛研究,但进行目标识别必须对获得的目标数据特性有深入研究,当前对这方面的研究比较少。众所周知,一维距离像具有方位、平移、幅度这三个方面的敏感性,所以如何有效的处理这三个敏感性问题,成为雷达自动目标识别的难点和热点。本文提出了PCA子空间法,该方法按照方位角建立模板,使用滑动相关的方法解决平移问题,对一维距离像进行幅度归一化,同时结合了主分量分析的特性,能够有效的提取出反应雷达目标的主要特征,且达到降低维数、去除噪声的效果。经过对雷达实测数据的大量试验,证明了PCA子空间法可行性和有效性,且优于传统的最近邻法,能够有效的提高识别率。


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