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题名S变换在雷达目标识别中的应用
被引量：9
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作者
刘传武
张智军
毕笃彦
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机构
空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期3290-3292,共3页
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基金
国家"863"高技术研究发展计划项目(2007AA701206)
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文摘
针对雷达目标回波的非平稳特性,推导了S变换及其实现算法,利用电磁场时域有限差分算法仿真了三种军用飞机的宽带散射信号,采用S变换对飞机目标的雷达回波进行时频分析,提取时频分布图的奇异值特征作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络对特征矢量进行训练和学习,最后对三种飞机做了分类识别,取得了很好的识别效果。
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关键词
雷达目标自动识别
S变换
奇异值分解
RBF神经网络
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Keywords
radar automatic target recognition （RATR）
S transform
singular value decomposition
radial basis function neural network.
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种联合EMD-RST的HRRP-RATR
被引量：1
- 2
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作者
刘传武
毕笃彦
张智军
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机构
空军工程大学工程学院
中国人民解放军
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2009年第3期275-279,共5页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划(2007AA701206)资助项目
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文摘
针对高分辨雷达目标信号非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)特征提取技术的雷达目标高分辨一维距离像自动目标识别(HRRP-ATR)方法。该方法首先利用EMD将雷达目标HRRP分解为多个平稳的内禀分量(Intrinsic mode function,IMF),分别采用AR模型、奇异值分解、能量分布进行特征提取。为缩减特征维数,引入粗糙集理论(RST)进行属性约简、规则提取以及分类,并同基于支持向量机(SVM)的分类方法进行比较,得到一些有价值的结论。
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关键词
雷达目标自动识别
经验模态分解
奇异值分解
粗糙集
支持向量机
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Keywords
radar automatic target recognition （RATR）
empirical mode decomposition （EMD）
singular value decomposition（SVD）
rough set theory（RST）
support vector machines （SVMs）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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