毕业设计（论文）-基于主成分分析的目标识别研究

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1、南京理工大学毕业设计说明书(论文)作者:学号：学院(系):电子工程与光电技术学院专业:电子信息工程题目:基于主成分分析的目标识别研究副教授叶晓东指导者：(姓名)(专业技术职务)评阅者：(姓名)(专业技术职务)2012年6月毕业设计说明书（论文）中文摘要本文针对雷达目标识别中的识别问题，给出了一种基于主成分分析的雷达目标特征提取和识别方法。利用对目标的雷达回波进行相关处理，得到目标的一维距离像。通过主成分分析法，使得新的特征模式的各个分量互不相关，原始呈现混叠状态的模式分布在变换后的分布常常具有可分性，同时减少原始数据中的特征维数，

2、是数据压缩和特征提取中的一种多维向量统计分析技术。通过感知器算法设计分类器，画出决策面。将降维后的雷达距离像训练样本通过分类器，实现目标的分类，判断目标属于哪个类别，从而识别出雷达目标。关键词：主成分分析法；一维距离像；感知器分类器毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleResearchofRadarTargetRecognitionBasedonPCAAbstractThisthesisdealswiththeproblemofradartargetrecognition,andanewapproachoffeatureextr

3、actionandrecognitionforradartargetbasedonprincipalcomponentanalysis(PCA)wasproposed.Bycorrelationprocessingoftheradarechooftarget,therangeprofileswereobtained.ByPCA,thenewfeaturesofeachcomponentmodelwillbeirrelevant.Thedistributionmodeoforiginalaliasingstatealwayshast

4、heseparabilityaftertransformation.Atthesametimeitreducedtheoriginaldatacharacteristicdimension,soitisamulti-dimensionalvectorstatisticalanalysistechnologyofdatacompressionandfeatureextraction.Throughtheperceptionalgorithm,wecandesignclassifier,anddrawthedecisionface.l

5、etrangeprofilessamplesofreduceddimensionpasstheclassifier,realizingtargetclassification,judgingwhichcategoryitbelongs,thusidentifyradartarget.Keywords:principalcomponentanalysis;onedimensionalrangeprofile;perceptionclassifier本科毕业设计说明书（论文）第I页共I页目次1引言11.1主成分分析法11.1.1主成分

6、分析法的目的11.1.2成分分析法的应用11.1.3主成分分析法的优缺点21.2特征空间和分类器设计21.2.1特征空间21.2.2分类器设计31.3模式识别系统的基本构成31.4课题所用软件51.5课题依据和研究意义51.6课题研究目标与研究内容61.6.1研究目标61.6.2研究内容62主成分分析法的研究72.1主成分分析法的基本原理72.2主成分分析法具体应用73分类器设计183.1线性分类器的设计——感知器183.2感知机算法193.3感知器算法实现距离像目标分类识别224仿真实验及分析234.1仿真结果234.2结果分析

7、24结论25致谢26参考文献27附录28主成分分析法源程序：28感知器的源程序：29本科毕业设计说明书（论文）第29页共30页1引言模式识别的历史源远流长，早在20世纪30年代前后就有人尝试用当时的技术来解决现在看来应该属于模式识别范畴的若干问题。模式识别的过程实际上就是通过对观测样本的分析完成对输入模式的分类进而给出关于输入模式的描述的过程。而在科技高速发展的现在，模式识别理论在雷达目标识别领域的应用愈来愈多。在高距离分辨率的情况下，距离分辨单元远小于目标尺寸时，雷达目标由点目标变成了扩展的体目标，可以看成是由多个散射中心共同组

8、成的。当高分辨率雷达带宽足够大时，目标沿径向距离由近及远顺序排列占据连续多个距离单元，使得雷达回波呈现连续起伏特性，形成了雷达目标的一维高分辨率距离像（HighResolutionRangeProfile,HRRP），反映了目标的精细结构特征－强散