基于HRRP的地面目标多判决融合识别

地面目标普遍尺寸小,结构复杂多样,同时地表地形和阵型信息具有极大的随机性和不可预测性,与空海目标相比,地面具有更多的遮蔽物和更加复杂的杂波背景;在分析传统的HRRP识别方法对于地面目标是否有广泛的适应性的基础上,选取不同算法的判决结果,进行决策层的融合识别,有效提高了地面目标HRRP的识别性能。

基于聚类算法的地面目标HRRP分割识别

地面目标往往随机排列密集分布,雷达波束内不可避免地存在多个目标,为采用一维距离像进行地面目标识别带来了困扰。本文将波束内多目标距离像的相互关系划分为四种情况,在采用一维距离像进行分割提取的基础上,引入了方位角度信息,仿真结果表明:提出的二维聚类算法有效实现了波束内多目标距离像的分离,同时,本文研究了因这种分割算法造成的距离像残缺率对地面目标识别性能的影响。