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基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别
引用本文:袁莉,刘宏伟,保铮. 基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别[J]. 电子学报, 2004, 32(12): 2078-2081
作者姓名:袁莉  刘宏伟  保铮
作者单位:西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安,710071
基金项目:国家自然科学基金 (No .60 30 2 0 0 9),国家自然科学基金 (No .60 2 72 0 59),国防预研基金 (No .41 30 70 50 1 )
摘    要:针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性,对一定角域内的HRRP非相干平均,提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,采用Karhunen-Loeve变换进一步进行特征压缩,建立相应的支撑矢量机(SVM)分类算法,与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较,该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率,具有良好的推广能力。

关 键 词:中心矩特征 高分辨距离像 自动目标识别 支撑矢量机
文章编号:0372-2112(2004)12-2078-04

Automatic Target Recognition of Radar HRRP Based on Central Moments Features
YUAN Li,LIU Hong-wei,BAO Zheng. Automatic Target Recognition of Radar HRRP Based on Central Moments Features[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(12): 2078-2081
Authors:YUAN Li  LIU Hong-wei  BAO Zheng
Abstract:A computationally efficient method is proposed for radar high resolution range profile (HRRP) recognition.The average HRRPs are used as target aspect independent features in a small target aspect sector.And their central moments features,with translation-invariant property,are calculated for further recognition.A multi-class support vector machine (SVM) classifier is designed to classify airplane objects.The experimental comparisons based on measured data show that the proposed method achieves good classification performance despite its low computational complexity.
Keywords:central moments features  high range resolution profiles  automatic target recognition  support vector machine
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