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基于信号幅相特性的副瓣跟踪自动识别方法
被引量：
2
1
作者
王奕波
施海荣
赵伟
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期2975-2979,共5页
传统雷达测角系统副瓣跟踪识别方法主要根据副瓣信号幅度较主瓣明显偏低这一特性提出,该文通过对副瓣跟踪原理的理论分析、仿真分析与实测验证,得出了关于副瓣跟踪特性的新结论:副瓣跟踪时和差相位正交、差和幅度比相对主瓣跟踪明显增...
传统雷达测角系统副瓣跟踪识别方法主要根据副瓣信号幅度较主瓣明显偏低这一特性提出,该文通过对副瓣跟踪原理的理论分析、仿真分析与实测验证,得出了关于副瓣跟踪特性的新结论:副瓣跟踪时和差相位正交、差和幅度比相对主瓣跟踪明显增大。在此基础上提出一种基于信号幅相特性的副瓣跟踪识别方法:构造以差和幅度比、和差相位差为描述子的幅相特征向量,采用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类完成识别过程。实验结果表明,该文方法识别准确率高,鲁棒性、实时性、通用性强。
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关键词
雷达
副瓣
跟踪
:
幅
相
特性
:
特征向量
:
支持
向量
机
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职称材料
题名
基于信号幅相特性的副瓣跟踪自动识别方法
被引量：
2
1
作者
王奕波
施海荣
赵伟
机构
中国人民解放军
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期2975-2979,共5页
文摘
传统雷达测角系统副瓣跟踪识别方法主要根据副瓣信号幅度较主瓣明显偏低这一特性提出,该文通过对副瓣跟踪原理的理论分析、仿真分析与实测验证,得出了关于副瓣跟踪特性的新结论:副瓣跟踪时和差相位正交、差和幅度比相对主瓣跟踪明显增大。在此基础上提出一种基于信号幅相特性的副瓣跟踪识别方法:构造以差和幅度比、和差相位差为描述子的幅相特征向量,采用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类完成识别过程。实验结果表明,该文方法识别准确率高,鲁棒性、实时性、通用性强。
关键词
雷达
副瓣
跟踪
:
幅
相
特性
:
特征向量
:
支持
向量
机
Keywords
Radar
Sidelobe tracking
Magnitude-phase characteristics
Eigenvector
Support Vector Machine（SVM）
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于信号幅相特性的副瓣跟踪自动识别方法
王奕波
施海荣
赵伟
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
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