电波科学学报
電波科學學報
전파과학학보
CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE
2014年
6期
1016-1021,1044
,共7页
王宝帅%杜兰%张学峰%王旭%刘宏伟
王寶帥%杜蘭%張學峰%王旭%劉宏偉
왕보수%두란%장학봉%왕욱%류굉위
复数域概率主成分分析%噪声稳健%微多普勒效应%AIC%特征提取
複數域概率主成分分析%譟聲穩健%微多普勒效應%AIC%特徵提取
복수역개솔주성분분석%조성은건%미다보륵효응%AIC%특정제취
complex probabilistic principal component analysis (CPPCA)%Robust classification%micro-Doppler effect%Akaike's information criterion (AIC)%feature extraction
针对低信噪比条件下微多普勒调制易被噪声污染的问题,提出了一种基于复数域概率主成分分析(Complex Probabilistic Principal Component Analysis,CPPCA)模型的噪声稳健分类算法来实现低分辨雷达体制下三类飞机目标(喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机)的分类.算法依据三类飞机多普勒谱调制的差异,提出两维反映这种差异的微动特征.为了提高微动特征在低信噪比条件下的分类性能,利用CPPCA模型对雷达复回波信号建模并结合Akaike信息量准则(Akaike's Information Criterion,AIC)来自适应地确定回波中主成分的个数从而实现对数据的噪声抑制.基于实测数据的实验结果表明,该算法在较低信噪比条件下能够获得较好的噪声抑制和分类性能.
針對低信譟比條件下微多普勒調製易被譟聲汙染的問題,提齣瞭一種基于複數域概率主成分分析(Complex Probabilistic Principal Component Analysis,CPPCA)模型的譟聲穩健分類算法來實現低分辨雷達體製下三類飛機目標(噴氣式飛機、螺鏇槳飛機和直升機)的分類.算法依據三類飛機多普勒譜調製的差異,提齣兩維反映這種差異的微動特徵.為瞭提高微動特徵在低信譟比條件下的分類性能,利用CPPCA模型對雷達複迴波信號建模併結閤Akaike信息量準則(Akaike's Information Criterion,AIC)來自適應地確定迴波中主成分的箇數從而實現對數據的譟聲抑製.基于實測數據的實驗結果錶明,該算法在較低信譟比條件下能夠穫得較好的譟聲抑製和分類性能.
침대저신조비조건하미다보륵조제역피조성오염적문제,제출료일충기우복수역개솔주성분분석(Complex Probabilistic Principal Component Analysis,CPPCA)모형적조성은건분류산법래실현저분변뢰체체제하삼류비궤목표(분기식비궤、라선장비궤화직승궤)적분류.산법의거삼류비궤다보륵보조제적차이,제출량유반영저충차이적미동특정.위료제고미동특정재저신조비조건하적분류성능,이용CPPCA모형대뢰체복회파신호건모병결합Akaike신식량준칙(Akaike's Information Criterion,AIC)래자괄응지학정회파중주성분적개수종이실현대수거적조성억제.기우실측수거적실험결과표명,해산법재교저신조비조건하능구획득교호적조성억제화분류성능.
