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基于高分辨谱估计的雷达目标分类方法
1
作者
张梦泽
田黎育
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第7期2146-2153,共8页
针对常规窄带雷达体制下利用高分辨谱估计的方法对人、车、无人机等地面及低空运动目标的分类问题,首先通过高分辨谱估计的方法提取回波信号频谱的能量分布特征。然后,对回波信号时域和频域特性进行分析,提取目标的速度、雷达截面积(rad...
针对常规窄带雷达体制下利用高分辨谱估计的方法对人、车、无人机等地面及低空运动目标的分类问题,首先通过高分辨谱估计的方法提取回波信号频谱的能量分布特征。然后,对回波信号时域和频域特性进行分析,提取目标的速度、雷达截面积(radar cross section,RCS)、时域波形熵、幅度相对值、频域方差等特征,并根据目标实际运动情况划分速度区间,设计相应的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型。最后,基于实测雷达回波数据验证了所提高分辨谱估计的目标分类算法具有较好的分类效果。
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关键词
高分辨谱估计
能量分布特征
速度区间
反向传播神经网络
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题名
基于高分辨谱估计的雷达目标分类方法
1
作者
张梦泽
田黎育
机构
北京理工大学集成电路与电子学院智能电子信息系统研究所
出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第7期2146-2153,共8页
基金
国家自然科学基金(60831001)
国防基金(9140A31010109HK0101)资助课题。
文摘
针对常规窄带雷达体制下利用高分辨谱估计的方法对人、车、无人机等地面及低空运动目标的分类问题,首先通过高分辨谱估计的方法提取回波信号频谱的能量分布特征。然后,对回波信号时域和频域特性进行分析,提取目标的速度、雷达截面积(radar cross section,RCS)、时域波形熵、幅度相对值、频域方差等特征,并根据目标实际运动情况划分速度区间,设计相应的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型。最后,基于实测雷达回波数据验证了所提高分辨谱估计的目标分类算法具有较好的分类效果。
关键词
高分辨谱估计
能量分布特征
速度区间
反向传播神经网络
Keywords
high-resolution spectrum estimation
energy distribution characteristic
velocity interval
back-propagation(BP)neural network
分类号
TN959.1 [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
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1
基于高分辨谱估计的雷达目标分类方法
张梦泽
田黎育
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025
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