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基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别 被引量：1

Satellite Target Recognition Based on Even Rank Central Moments Features of HRRP
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摘要 针对高分辨距离像(HRRP)的姿态敏感性和平移变化敏感性,提出用HRRP偶数阶中心矩特征进行目标识别.该方法用小波去噪方法提高HRRP的信噪比,在此基础上提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,为了降低特征矢量的维数,可以只把具有较强稳定性的偶数阶中心矩作为特征向量,以适用于组合特征的最近邻模糊分类算法对中心矩特征进行处理.实测卫星数据的验证结果显示,该方法在减少存储量和计算量的同时取得了非常好的识别效果. Even rank central moments of high resolution range profile(HRRP) are used for target recognition in the new proposed method.Wavelet denoising is used to enhance the signal noise rate(SNR) of HRRP.Then central moments are extracted from the denoised HRRP.Even rank central moments can be used as features for target recognition because they are very stable.Nearest neighbor fuzzy classifier(NNFC) is used to process the central moments features vector.The experimental results based on real satellites data show t...
作者 刘先康 高梅国 傅雄军
机构地区 北京理工大学信息科学技术学院
出处 《电子器件》 CAS 2007年第5期1626-1629,共4页 Chinese Journal of Electron Devices
基金 国家"863"高技术计划基金资助项目(2004AA882045)
关键词 高分辨距离像 中心矩 最近邻模糊分类器 high resolution range profiles central moments nearest neighbor fuzzy classifier
分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献8

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共引文献31

同被引文献8

引证文献1

二级引证文献2

电子器件
2007年 第5期

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