高分辨雷达一维距离像的融合特征识别*

2015-08-17胡玉兰赵子铭片兆宇

网络安全与数据管理 2015年4期

胡玉兰，赵子铭，片兆宇

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别*

胡玉兰，赵子铭，片兆宇

（沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110159）

雷达目标识别中，提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像（HRRP）具有平移敏感性，提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合，采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明，该方法不仅降低了目标特征的存储量，同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性，具有较高的识别率和很好的推广性。

一维距离像；主成分分析；支持向量机；幅度谱差分特征；中心距特征；功率谱特征

0　引言

本文主要针对目标高分辨一维距离像的平移敏感性，提出了一种基于主成分分析方法的多特征融合的目标识别方法。首先对一维距离像进行预处理，消除一维距离像的噪声干扰并且克服一维距离像的强度敏感性。在此基础上分别提取具有平移不变性的功率谱特征、中心矩特征及幅度谱差分特征，然后利用PCA方法将以上特征融合作为目标特征，采用支持向量机分类器进行识别分类。根据实测雷达目标的数据进行多次试验，结果显示，提取的该融合特征与单一特征和串联融合特征相比在减少模板特征向量的个数和测试样本识别的计算量的同时，得到了较高的识别率。