基于相关成分分析法的雷达目标识别仿真研究

作     者：罗四 李少洪 LUO Si;LI Shao-hong

作者机构：北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2009年第21卷第2期

页      面：594-598页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0802[工学-机械工程] 081001[工学-通信与信息系统] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 081002[工学-信号与信息处理] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：相关成分分析法 高分辨率距离像 双谱 贝叶斯分类器 

摘      要：给出了一种基于双谱特征和相关成分分析法(Relevant Component Analysis,RCA)相结合的雷达目标特征提取与识别方法。利用四种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维纵向距离像。针对雷达高分辨率一维距离像的双谱特征,利用改进的白化变换矩阵进行去相关,得到统计不相关鉴别正交矢量集。然后采用Parzen窗方法估计概率密度函数,用贝叶斯分类器进行分类识别。实验数据结果表明,双谱有效地抑制了噪声影响,而相关成分分析法利用了信号白化处理过程中去除信号类间的相关性的优点,聚集了同类样本,因而比主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)具有更好的分类效果。