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基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法
1
作者
徐好
吴琳拥
+1 位作者
周云
任浩浩
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期203-209,共7页
低空小微目标分类问题是雷达业界的难题之一,严重影响了雷达的探测性能和系统作战指挥效能。为了准确、快速识别旋翼、固定翼等低空小微目标,提出一种基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法。通过提取信号层的一系列时频微观...
低空小微目标分类问题是雷达业界的难题之一,严重影响了雷达的探测性能和系统作战指挥效能。为了准确、快速识别旋翼、固定翼等低空小微目标,提出一种基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法。通过提取信号层的一系列时频微观特征和航迹宏观特征,对特征进行内积、幂变换等获取高维特征域,利用学习树网络建立多层级目标分类识别模型,实现低空小微目标分类标记。研究结果表明,该方法能准确、快速地实现小微目标的分类。
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关键词
小微目标
低分辨雷达
高维特征
分类识别
学习树网络
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题名
基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法
1
作者
徐好
吴琳拥
周云
任浩浩
机构
四川九洲防控科技有限责任公司
电子科技大学信息与通信工程学院
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期203-209,共7页
基金
国家自然科学基金(42027805)。
文摘
低空小微目标分类问题是雷达业界的难题之一,严重影响了雷达的探测性能和系统作战指挥效能。为了准确、快速识别旋翼、固定翼等低空小微目标,提出一种基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法。通过提取信号层的一系列时频微观特征和航迹宏观特征,对特征进行内积、幂变换等获取高维特征域,利用学习树网络建立多层级目标分类识别模型,实现低空小微目标分类标记。研究结果表明,该方法能准确、快速地实现小微目标的分类。
关键词
小微目标
低分辨雷达
高维特征
分类识别
学习树网络
Keywords
micro-target
low-resolution radar
high-dimensional feature
classification recognition
learningtree network
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法
徐好
吴琳拥
周云
任浩浩
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
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