基于粒子群分类器的雷达目标一维像识别

设计了一种用于雷达一维像识别的粒子群分类算法.新算法首先对数据样本预处理,利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取,根据提取得到的规则对雷达一维像进行分类识别.基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法的收敛性进行分析.通过对三种飞机缩比模型的实测数据的识别实验,验证了新算法对实测数据和加噪数据均具有较高的识别率.

子空间法雷达目标一维像识别研究

基于高分辨一维像,研究特征子空间法和正则子空间法在雷达目标识别中的应用。针对一维像敏感于目标姿态变化的特点,提出一种子空间串识别法,将所有姿态范围划分为一定数量的模区,在每模区建立各类目标的子空间.对未知目标,所处模区由雷达测定后,其一维像映射到该模区各类目标的特征子空间进行识别分类一单模区搜索准则.模拟和实测数据实验表明所提出方法是有效的.