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基于统计建模的字典学习算法在HRRP的应用 2018年4月30日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
基于统计建模的字典学习算法在HRRP的应用
Application of dictionary learning algorithm in HRRP based on statistical modeling 2018年4月30日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
Application of dictionary learning algorithm in HRRP based on statistical modeling
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摘要： - 基于字典学习模型能真实反映雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile,HRRP)潜在结构特征和统计建模算法可有效解决 HRRP姿态敏感性问题的特点,运用统计建模划分 HRRP角域,对鉴别字典的原子选取和判别优化问题开展研究.首先提出了基于概率主分量分析的最大概率差值算法,自适应划分HRRP角域获取帧界线.其次,利用帧界线对应功率谱特征构成初始化鉴别字典,在鉴别字典基础上优化判别准则,引入原子稀疏相似误差约束最优字典更新实现测试样本分类.雷达实测数据的实验结果验证了该算法可提高目标识别率,同时对噪声干扰具有很好的鲁棒性.
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Abstract： - The dictionary learning model can really reflect radar high resolution range profile(HRRP)po-tential structural characteristics and the statistical modeling algorithm can effectively solve the HRRP attitude sensitivity problem.Based on those features,researches on the selection of atoms and the discriminant optimiza-tion problem for label consist K-singular value decomposition(LC-KSVD)have been carried out by using statis-tical modeling in dividing the HRRP's angular domain.Firstly,the maximum probability difference algorithm based on probabilistic principal component analysis is proposed to adapt HRRP angular domain to obtain the frame boundary.Secondly,based on LC-KSVD,the discriminant criterion is constructed by using the pow er spectrum of the frame boundary and the introduction of atomic sparse similarity error constraint in optimal dic-tionary selection to clarify test samples.The experimental results of the radar data show that this algorithm can improve the target recognition rate,and has good robustness to the noise interference.
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刘文波
袁家雯
张弓
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| Author： | LIU Wenbo YUAN Jiawen ZHANG Gong |
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南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,211106 |
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系统工程与电子技术 ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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Systems Engineering and Electronics ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2018, 40(4) |
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TN959.1+7 |
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雷达目标识别
高分辨距离像
最大概率差值
鉴别字典
原子稀疏相似误差
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radar target recognition high resolution range profile(HRRP) maximum probability diffe-rence label consistent K-singular value decomposition(LC-KSVD) atomic sparse similarity error |
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2018年4月26日 |
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国家自然科学基金，航空科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金，南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20170313)资助课题 |
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