基于小波分解与方位角平均HRRP的SVM目标识别方法

摘要：

针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)方位角敏感以及以此为特征时正确分类识别率不高的问题,提出一种小波分解与按一定范围方位角平均的综合处理方法,降低了HRRP的维数,减小了HRRP的方位敏感性,增强了HRRP的稳定性,提取了雷达目标的主要特征;研究了结合支持向量机(SVM)的雷达目标分类识别方法,并对两种飞机目标缩比模型的原始HRRP数据、小波分解与方位角平均综合处理HRRP数据进行了分类识别实验,结果表明,小波分解、方位角平均以及SVM相结合的方法能够显著提高雷达目标的正确分类识别率,且稳定性更高,证明了方法的有效性.

关键词：目标识别、小波分解、高分辨距离像、支持向量机

所属期刊栏目：25

分类号：TN95;TP391

资助基金：陕西省自然科学研究计划2005F23

在线出版日期：2010-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32