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基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP911.7[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]山东工商学院计算机学院,山东烟台264005, [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金(60574039,60371044):国防预研项目(413070501)
中文摘要:

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征。通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征。同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度。基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性。

英文摘要:

In the radar target recognition based on high resolution range profile (HRRP),the challenging task is the effective feature extraction of HRRP. The useful discriminant information in the null space of the kernel within—class scatter matrix and in the space of the kernel within—class scatter matrix was analyzed based on the kernel Fisher criterion,and an optimal discriminant vectors was acquired based on the idea of isomorphic mapping for the discriminant feature extraction of HRRP. Further more,in order to improve computational efficiency,a simplifying algorithms was proposed based on the projection vector which may be expressed by a part of training samples. Experimental results using outfield real data demonstrate the validity of the proposed method.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729