[发明专利]一种基于统计字典学习的雷达高分辨距离像目标识别方法有效
| 申请号： | 201711350910.2 | 申请日： | 2017-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN108133232B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 袁家雯;刘文波;朱海霞;陈旺才 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于统计字典学习的雷达高分辨距离像目标识别方法，包括获取T类目标连续的HRRP原始信号，并对其进行预处理；根据最大概率差值算法将父帧划分成两个子帧，获取初始化统计字典；在统计字典训练之前配置相关参数；训练得到最优字典和转置矩阵；对待测HRRP原始信号利用转置矩阵进行测试识别分类。本发明的方法尤其应用于低信噪比条件下的HRRP目标识别，相比单一的统计建模和字典学习方法具有更好的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统计 字典 学习 雷达 分辨 距离 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于统计字典学习的雷达高分辨距离像目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取T类目标连续的HRRP原始信号，并对其进行预处理；(2)根据最大概率差值算法将父帧划分成两个子帧，获取初始化统计字典；(3)在统计字典训练之前配置相关参数；(4)训练得到最优字典和线性分类器；(5)对待测HRRP原始信号利用线性分类器进行测试识别分类。
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