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基于结构划分字典学习的雷达目标识别
被引量:
1
1
作者
段沛沛
李辉
李琦
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期672-676,共5页
在使用高分辨距离像进行雷达目标识别时,有时必须面对大样本问题,可实际上雷达在某一时刻观测到的物理过程是很少的,传统的方法在识别过程中从未考虑过距离像信号的稀疏性。为此,文中提出了一种基于结构划分冗余字典完成雷达一维距离像...
在使用高分辨距离像进行雷达目标识别时,有时必须面对大样本问题,可实际上雷达在某一时刻观测到的物理过程是很少的,传统的方法在识别过程中从未考虑过距离像信号的稀疏性。为此,文中提出了一种基于结构划分冗余字典完成雷达一维距离像稀疏表示,进而实现目标识别的算法。该算法首先依据字典原子的结构特点划分冗余字典,简化字典表述的同时减少原子数据存储量;随后,采用改进的遗传匹配追踪算法(IGAMP)对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得各类目标的类别字典;最后,根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,文中算法简捷、识别率高,即便受到噪声干扰依然能稳健地识别目标。
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关键词
计算机仿真
MATLAB
分类算法
字典学习
改进的遗传匹配追踪算法
雷达目标识别
高分辨距离像
稀疏表示
冗余字典
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题名
基于结构划分字典学习的雷达目标识别
被引量:
1
1
作者
段沛沛
李辉
李琦
机构
西北工业大学电子信息学院
西安石油大学计算机学院
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期672-676,共5页
基金
国家自然科学基金(61171155)
陕西省自然科学基金(2012JM8010)资助
文摘
在使用高分辨距离像进行雷达目标识别时,有时必须面对大样本问题,可实际上雷达在某一时刻观测到的物理过程是很少的,传统的方法在识别过程中从未考虑过距离像信号的稀疏性。为此,文中提出了一种基于结构划分冗余字典完成雷达一维距离像稀疏表示,进而实现目标识别的算法。该算法首先依据字典原子的结构特点划分冗余字典,简化字典表述的同时减少原子数据存储量;随后,采用改进的遗传匹配追踪算法(IGAMP)对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得各类目标的类别字典;最后,根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,文中算法简捷、识别率高,即便受到噪声干扰依然能稳健地识别目标。
关键词
计算机仿真
MATLAB
分类算法
字典学习
改进的遗传匹配追踪算法
雷达目标识别
高分辨距离像
稀疏表示
冗余字典
Keywords
computer simulation
MATLAB
taxonomic algorithm
dictionary learning
igamp ( improved geneticalgorithm matching pursuit)
radar target recognition
high resolution range profile
sparse representation
redundant dictionary
分类号
TN959.17 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构划分字典学习的雷达目标识别
段沛沛
李辉
李琦
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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参考文献
引证文献
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