[发明专利]一种基于联合分类的雷达HRRP目标识别方法有效

专利信息
申请号: 201711419680.0 申请日: 2017-12-25
公开(公告)号: CN108256436B 公开(公告)日: 2021-09-07
发明(设计)人: 熊刚;朱礼阳;席云龙;郁文贤 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 一种基于联合分类的雷达HRRP目标识别方法,包括步骤:根据雷达目标散射点中心模型对Z类待识别目标中的每类待识别目标进行建模获得每类待识别目标的模型;按预设的角度间隔依次旋转每类待识别目标,得到待识别目标在各个角度下的高分辨距离像样本数据;将高分辨距离像样本数据随机分为训练样本和测试样本;利用PCA方法对训练样本和测试样本进行降维处理;选择BP神经网络和支持向量机(SVM)两种分类方法利用降维后的训练样本训练模型;利用对群目标识别率较高的分类器模型判断待识别目标是否为群目标;若是,利用基于滑动窗口的MCC方法识别所述群目标中包含的单目标类别。该方法不仅能有效识别群目标类别,而且可对构成群目标的单目标种类进行再识别。
搜索关键词: 一种 基于 联合 分类 雷达 hrrp 目标 识别 方法
【主权项】:
1.一种基于联合分类的雷达HRRP目标识别方法,其特征在于,包括步骤:根据雷达目标散射点中心模型对Z类待识别目标中的每类待识别目标进行建模获得每类待识别目标的模型,Z为待识别目标类别的总数,所述Z类待识别目标包括单目标或/和群目标;按预设的角度间隔依次旋转每类待识别目标,得到待识别目标在各个角度下的高分辨距离像样本数据;将所述高分辨距离像样本数据随机分为训练样本和测试样本;利用PCA方法对所述训练样本和测试样本进行降维处理;选择BP神经网络和支持向量机两种分类方法利用降维后的训练样本训练所述模型;统计两种分类器在不同信噪比下对群目标的识别率,利用对群目标识别率较高的分类器模型判断待识别目标是否为群目标;若被判为是,利用基于滑动窗口的MCC方法识别所述群目标中包含的单目标类别。
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