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时间:2020-04-29
《基于目标散射中心和HMM分类的多视角雷达目标识别方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、基于目标散射中心和HMM分类的多视角雷达目标识别方法裴炳南1,2,保铮1(1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;2.郑州大学电子工程系,河南郑州450052)摘要:根据高分辨雷达目标的简单散射点模型,提出用Reiax算法从雷达回波提取目标强散射点分布的位置信息作为目标识别的物理特征,用隐马尔可夫模型表征多视角雷达回波序列,实现飞机类目标识别的方法.实测数据的计算机仿真表明,对训练数据段,仿真可以指示飞机的姿态,方位识别平均正确率为96.77%,类平均正确识别率为99
2、.80%;当测试数据取自没有训练过飞行数据段时,两种情况的类平均正确识别率分别为81.25%和89.87%.关键词:雷达目标识别;隐马尔可夫模型;Reiax方法;高分辨距离像;散射点模型;K-平均算法中图分类号:TN95;TN911文献标识码:A文章编号:0372-2112(2003)05-0786-04Multi-aspectRadarTargetRecognitionMethodBasedonScatteringCentersandHMMsClassifiers1,2,BAOZheng1PEI
3、Bing-nan(1.KeyLabofRadarSignalProcessing,XidianUniuersity,Xi’an,Shaanxi710071,China;2.DeptofElectronicsEngineering,ZhengzhouUniuersity,Zhengzhou,Henan450052,China)Abstract:Amethodforairpiane-iiketargetsrecognitionissuggested,byusingthepositioninformat
4、ionofprominentpointscat-tering,takenfromthehighresoiutionradarechoesbymeansofReiaxaigorithm,asthephysicfeatureforrecognition,whichisbasedonthesimpiifiedmodeiofpointsscatteringunderhighresoiutionradarcondition.Computersimuiationswithradardatashowthatfo
5、rthetraineddata-segmentsthataircraftcanbeindicatedataveragedrateof96.77%toaspect-recognitionandof99.80%tociass-recogni-tion,respectiveiy.Foruntraineddata-segmentstheaveragedciass-recognitionratereaches81.25%and89.87%,respectiveiyundertwogivencondition
6、s.Keywords:radartargetrecognition;HMMmodei;Reiaxaigorithm;HRRprofiies;pointsscatteringmodei;K-meansaigorithm因而前后回波(适当抽取后)之间具有无记忆特征,可以用马!引言尔可夫模型描述.本文研究:从雷达波提取散射点位置以及将隐马尔可夫模型(HMM)成功应用于许多技术领域,特别其表示为高斯概率模型的方法;建立其与HMM的逻辑关系;是语音识别领域.近几年来,人们尝试将HMM用于雷达和声如何把雷达H
7、RR像表示成HMM状态进行目标识别.纳目标识别方面的研究,取得了一些初步的研究成果[1].这些"雷达目标模式特征向量的选取研究通常采用HRR距离像矢量量化和离散HMM方式进行.其缺点是不言而喻的,因为:(1)连续HMM比离散HMM的模雷达目标识别问题本质上是模式识别问题.目标特征向型误差小得多[2,3];(2)模式特征不是基于物理模型的.本文量的选取与模式分类器的设计密切相关.当选用多视角研究用简单散射点模型和连续HMM实现高分辨雷达目标识(Muiit-iook)雷达距离像和HMM模型识别飞机类目
8、标时,考虑别问题.我们利用一定方位角时,目标散射点的位置分布和目到实时识别要求,模式特征向量的维数不能太高.因此,目标标几何形状关联这一事实实现目标的分类与识别.距离像本身不适宜作为HMM的训练和识别数据.本文将采HMM是一个时间序列模型,它是一个无记忆的非平稳随用Reiax方法从目标回波中提取若干强散射点沿距离向分布机过程.而距离向对齐的雷达数据具有“转台数据”的特征.不的位置信息作为HMM分类器的输入模式特征向量.同方位角的HRR是不同的,它决定了HRR回波序列的不平2.1用位
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