基于Cloude分解的宽带双极化特征提取分析
针对双极化雷达体制下高速运动目标的分类识别,研究了宽带双极化散射矩阵的特征提取算法以及其在目标分类识别中的应用.根据3类弹道仿真目标在同极化和交叉极化状态下的高分辨一维像,利用Cloude分解提取目标的H/α/P特征,提取的特征表征散射中心的散射机理,利用支持向量机(SVM)算法进行分类识别,得到不同方位角和不同信噪比下的识别结果.仿真结果表明,高速运动的弹道目标可以利用其双极化特征进行分类识别,且不同方位角域范围内识别率不同,信噪比越大识别准确率越高.
双极化、高分辨距离像、特征提取、目标识别
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TN959.3
2019-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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