一种融合多极化特征的雷达目标识别方法

作者:张玉玺;王晓丹;姚旭;雷蕾 刊名:计算机科学 上传者:邹晓丹

【摘要】针对高分辨率一维距离像(HRRP)多极化特征信息融合目标识别带来的数据量剧增问题,提出一种基于低维平移不变特征向量和多分类器动态组合的识别方法。该方法首先提取单极化HRRP序列的3种一维特征组成平移不变的特征向量,然后通过动态组合的方法生成总分类器组合进行分类,最后采用加权投票算法融合4种单极化HRRP的分类结果。实验结果显示,该方法在缩减数据规模的同时,有效利用极化信息,得到了较高的分类正确率。

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第39卷 第9期2012年9月 计 算 机 科 学Computer Science Vol.39No.9Sep 2012 到稿日期:2011-11-23 返修日期:2012-02-17   张玉玺 博士生,工程师,主要研究方向为智能信息处理、机器学习, E-mail:zhyuxibj@163.com;王晓丹 博士生,教授,主要研究方向为智能信息处理、机器学习;姚 旭 博士生,主要研究方向为智能信息处理、机器学习;雷 蕾 硕士生,主要研究方向为智能信息处理、机器学习。 一种融合多极化特征的雷达目标识别方法张玉玺1, 2 王晓丹1 姚 旭1 雷 蕾1 (空军工程大学导弹学院计算机工程系 三原713800)1 (93424部队 北京102101)2 摘 要 针对高分辨率一维距离像(HRRP)多极化特征信息融合目标识别带来的数据量剧增问题,提出一种基于低 维平移不变特征向量和多分类器动态组合的识别方法。该方法首先提取单极化 HRRP序列的3种一维特征组成平移不变的特征向量,然后通过动态组合的方法生成总分类器组合进行分类,最后采用加权投票算法融合4种单极化 HRRP的分类结果。实验结果显示,该方法在缩减数据规模的同时,有效利用极化信息,得到了较高的分类正确率。 关键词 高分辨率距离像,多极化,动态组合,融合中图法分类号 TP391   文献标识码 A Approach of Radar Target Recognition Based on Multiple Polarization Features Fusion ZHANG Yu-xi  1, 2 WANG Xiao-dan 1 YAO Xu 1 LEI Lei  1 (Missile Institute Air Force Engineering University,Sanyuan 713800,China)1 ( Air Force 93424,Beijing 102101,China)2 Abstract Aiming at the problem of a dramatic increase in data of multi-polarized high resolution range profile(HRRP)target recognition, a recognition algorithm based on low-dimension time-shift invariant feature vectors and dynamic com-bination of multiple classifiers was proposed.In this algorithm,firstly three one-dimension features of single-polarizedHRRP sequence are extracted to form the time-shift invariant feature vectors,and then a general classifier combinationby  dynamic ensemble of multiple classifiers is achieved,which is used to classify.Finally,the classification results of four single-polarized HRRPs are assembled by weighted voting method.The

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