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题名基于MGMD空间的窄带雷达空中目标识别方法
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作者
郭泽坤
杨洪飞
刘峥
谢荣
冉磊
李嘉楠
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室
江南机电设计研究所
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出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第4期1136-1145,共10页
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基金
国家自然科学基金(62001346)
雷达信号处理全国重点实验室支持计划(KGJ202205)资助课题。
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文摘
针对窄带雷达对短时观测回波(echoes from short-term observation,ESTO)序列特征识别性能较低且易受诱饵干扰的问题,基于最大边缘高斯混合分布(maximum-margin Gaussian mixture distribution,MGMD)空间提出一种空中目标识别方法。首先,构建MGMD空间,对库内类别预设类中心,将每个类别中心之间的距离最大化,并且类中心对应MGMD的均值。其次,构建包含特征注意力机制的深度网络,将ESTO序列映射至MGMD空间。然后,通过训练使每类深度特征服从于MGMD,从而使其边缘最大化,以此提升模型的分类泛化性能和对诱饵的鉴别能力。实验结果表明,所提方法能够有效提升窄带雷达对目标ESTO序列的分类性能和对诱饵目标的鉴别能力。
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关键词
窄带雷达
空中目标识别
短时观测回波
最大边缘高斯混合分布
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Keywords
narrow-band radar
airborne target recognition
echoes from short-term observation(ESTO)
maximum-margin gaussian mixture distribution(mgmd)
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分类号
TN959.1
[电子电信—信号与信息处理]
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