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基于分组稀疏分析的高分辨距离像目标识别算法

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因目标所处环境及探测用宽带雷达工作机理等因素的制约,实测距离像样本不仅繁多且可能混有干扰,为克服因此带来的识别困难,优化识别效果,稀疏分析提供了一类压缩样本数据并提升数据分析质量的研究思路.提出了一种依据分组稀疏分析策略开展雷达一维距离像稀疏分解,从而识别目标的方法.为了进一步改善识别算法的噪声鲁棒性,提升其实用性,算法在样本稀疏分析环节依信噪比开展了分解参数的调整.实验结果表明:对比同类识别算法,文中方法求解过程简洁,适用范围也相对更广;而较之一些不同类型的常规算法,文中方法则具备更好的噪声鲁棒性及更高的识别率.
Study on HRRP Radar Target Recognition Based on Partition Sparse Analysis

段沛沛、雒明世

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西安石油大学计算机学院,西安 710065

雷达自动目标识别 高分辨距离像 稀疏分析 正交过完备组合字典

国家自然科学基金陕西省科技厅一般基金

611711552018SF-409

2022

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.01.003

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2022.47(1)
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