全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。

基于压缩感知稀疏分解的一维距离像目标识别

近年来对压缩感知理论的研究,进一步证明了信号的稀疏表示方法在信号压缩、特征提取等方面的有效性及巨大的应用潜力。作为信号处理领域的典型应用之一,雷达目标识别已有许多成熟的算法,其中一些基于高分辨距离像进行识别,但是这些方法大多忽略了高分辨距离像信号自身的稀疏特点。为此提出了一种基于压缩感知稀疏分解实现高分辨一维距离像目标识别的算法。此算法首先构建组合正交冗余字典,在满足信号表示准确性的情况下,兼有正交字典运算快捷的特点;然后,通过改进的分组匹配稀疏分解算法,根据距离像训练样本快捷地求取其类别字典;最后,基于类别字典对测试样本进行分类实现目标识别。仿真实验证明该目标识别算法简捷、识别率较高、抗噪能力强。