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基于噪声先验的概率主成分分析雷达目标稳健识别方法: 本发明提出了一种基于噪声先验的概率主成分分析雷达目标稳健识别方法，主要解决现有雷达飞机目标识别技术中的统计模型对噪声不稳健的问题。其实现过程是：对雷达高分辨距离像数据做预处理并取模获得其时域特征；训练雷达训练目标高分辨距...; 刘宏伟潘勉杜兰张学峰冯博王鹏辉; 文献传递

基于子空间模型的高分辨距离像分帧方法: 2011年; 主分量分析子空间模型和概率主分量分析模型已成功应用于雷达高分辨距离像(HRRP)统计目标识别中。传统的统计建模分帧方法都是等间隔角域分帧建模。提出了一种基于子空间模型分帧方法,首先将距离像分成若干子帧,然后将子空间夹角与均值欧式距离的融合作为度量准则,依次合并度量值最小的相邻子帧来完成分帧。基于实测数据的实验表明该方法得到的分帧结果数量比等间隔分帧的数量少,识别过程中计算量减小,同时识别率也有明显提高。; 张奔王鹏辉杜兰刘宏伟张学峰; 关键词：高分辨距离像欧式距离

基于dpLVSVM模型的雷达HRRP的目标识别方法: 本发明公开了一种基于dpLVSVM模型的雷达HRRP的目标识别方法，其步骤为：步骤1，对雷达HRRP数据进行特征提取得到功率谱特征集X；步骤2，构建dpLVSVM模型并得出功率谱特征的概率密度函数及各个参数的联合条件后验...; 陈渤张学峰陈步华王鹏辉刘宏伟; 文献传递

基于噪声先验的独立高斯模型的雷达目标稳健识别方法: 本发明提出了一种基于噪声先验的独立高斯模型的雷达目标稳健识别方法，主要解决现有雷达飞机目标识别技术中的统计模型对噪声不稳健的问题。其实现过程是：对雷达高分辨距离像数据做预处理；对预处理之后的数据取模获得其时域特征；确定雷...; 刘宏伟潘勉杜兰张学峰冯博王鹏辉

一种基于Dirichelt过程隐变量支撑向量机模型的目标识别方法被引量：4: 2015年; 在目标识别中,对于样本数较多且分布复杂的数据,若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器,会增加分类器的训练复杂度,且容易忽视样本的内在结构,不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME),即将训练样本集划分为多个训练样本子集,并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数,并且每个子集的学习独立于后端的任务,如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法,采用DP混合模型自动确定样本聚类个数,同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法,DPLVSVM将聚类过程和分类器的训练过程联合优化,保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性,而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。; 张学峰陈渤王鹏辉刘宏伟; 关键词：目标识别混合专家系统

基于多分类器融合的雷达高分辨距离像目标识别与拒判新方法被引量：21: 2014年; 由于雷达自动目标识别(Radar automatic target recognition,RATR)中库外目标的存在,评价系统性能时应综合考虑其识别性能和拒判性能.由此本文构造了一种将分类器的输出通过最近邻分类器(Nearest neighbor,NN)进行拒判和识别的"分类器–最近邻"系统,并在拒判和识别两个阶段分别采用多分类器融合技术以提高RATR系统的拒判和识别综合性能.此外,文中定义了一种代价函数以衡量系统综合性能并为系统拒判工作点的选取提供依据.进而,采用局部法和全局法两种算法确定拒判器的工作点.实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,两种工作点选取算法均能够显著提高识别系统的综合性能.; 张学峰王鹏辉冯博杜兰刘宏伟; 关键词：雷达自动目标识别多分类器融合

基于噪声先验的联合高斯模型雷达目标稳健识别方法: 本发明提出了一种基于噪声先验的联合高斯模型雷达目标稳健识别方法，主要解决现有雷达飞机目标识别技术中的统计模型对噪声不稳健的问题。其实现过程是：对雷达高分辨距离像数据做预处理；将预处理之后的数据取模获得其时域特征；确定雷达...; 刘宏伟潘勉杜兰张学峰冯博王鹏辉

空中飞机目标噪声稳健分类方法被引量：1: 2014年; 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.; 王宝帅杜兰张学峰王旭刘宏伟; 关键词：微多普勒效应 AIC 特征提取

基于dpLVSVM模型的雷达HRRP的目标识别方法: 本发明公开了一种基于dpLVSVM模型的雷达HRRP的目标识别方法，其步骤为：步骤1，对雷达HRRP数据进行特征提取得到功率谱特征集X；步骤2，构建dpLVSVM模型并得出功率谱特征的概率密度函数及各个参数的联合条件后验...; 陈渤张学峰陈步华王鹏辉刘宏伟

基于字典学习的雷达高分辨距离像目标识别被引量：8: 2012年; 提出一种基于字典学习的雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别算法。该算法依据对测试样本的信噪比估计,可以自适应地确定测试阶段稀疏分解的稀疏度系数。相比于传统识别算法,文中算法对目标的识别性能更好,且对噪声的鲁棒性更强。另外,文中算法可以在只训练部分角域数据(不完备训练集)的条件下较好地识别全角域数据,可应用于HRRP数据库的扩展。基于实测数据的识别试验验证了该算法的有效性。; 冯博杜兰张学峰刘宏伟; 关键词：雷达自动目标识别高分辨距离像字典学习

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