范学满 胡生亮 贺静波



对海雷达目标识别中全极化HRRP的特征提取与选择

范学满*胡生亮 贺静波

(海军工程大学电子工程学院 武汉 430033)

充分、有效地利用目标全极化HRRP的特征信息是提高对海雷达目标识别率的研究热点之一。该文利用CST软件仿真建立了7类海上目标在不同方位角下的全极化HRRP数据库。在此基础上，提取了4类共39个特征。提出一种基于归一化互信息(NMI)并利用模拟退火(SA)算法进行优化的全局最优特征选择算法，并命名为NMI-SA。基于HRRP数据集以及9个UCI数据集，利用-近邻分类器将该算法与另外3种常用的特征选择算法进行对比，结果表明新算法选择的特征具有良好的可分性和较低的冗余度，最终用于分类时的正确率总体优于其余3种算法。最后，用该算法对全极化HRRP的39个特征进行重点分析，选择出25个辨别力强、冗余度低的特征。

全极化HRRP；特征提取；特征选择；互信息；模拟退火

1 引言

研究如何从众多舰艇以及角反射体组成的多目标群中识别出目标舰艇，已成为对海雷达的一项重要课题。全极化HRRP能够提供比单极化HRRP更为丰富的目标结构信息，随着全极化HRRP技术在对海雷达上的逐步应用，基于全极化HRRP的特征提取与目标识别技术引起广泛关注[1]。文献[2,3]将4种极化方式下的HRRP看作4个独立通道分别进行特征提取，均没有利用极化特征[4]。文献[5-8]利用极化分解理论提取///、极化不变量、相似性参数等极化特征进行分类识别，取得了较好的分类效果。本文综合上述单通道HRRP特征和极化特征两类特征，从物理结构、散射随机性、散射矩阵结构相似性、Mueller矩阵相似性4个方面提取了共计39个特征，旨在充分利用全极化HRRP各类信息，更加全面地刻画目标特性。……