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Radar false alarm plots elimination based on multi-feature extraction and classification

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2024年第1期31卷 83-92页

作者： Cheng Yi Zhao Yan Yin Peiwen School of Control Science and Engineering Tiangong UniversityTianjin 300387China Tianjin Key Laboratory of Intelligent Control of Electrical Equipment Tianjin 300387China

Caused by the environment clutter,the radar false alarm plots are *** false alarm points has always been a key issue in Radar plots *** this paper,a radar false alarm plots elimination method based on multi-feature extraction and classification is proposed to effectively eliminate false alarm ***,the density based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)algorithm is used to cluster the radar echo data processed by constant false-alarm rate(CFAR).The multi-features including the scale features,time domain features and transform domain features are ***,a feature evaluation method combining pearson correlation coefficient(PCC)and entropy weight method(EWM)is proposed to evaluate interrelation among features,effective feature combination sets are selected as inputs of the ***,False alarm plots classified as clutters are *** experimental results show that proposed method can eliminate about 90%false alarm plots with less target loss rate.

关键词： radar plots elimination density based spatial clustering of applications with noise multi-feature extraction classifier

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