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| 一种优化稀疏分解的雷达目标识别方法 | |
| 作者单位： | ;1.西安航空学院电子工程学院;2.西北工业大学电子信息学院 |
| 摘 要： | 雷达目标识别中雷达回波数据巨大,因此利用稀疏分解的方法对回波数据进行稀疏化处理。但稀疏分解中的匹配追踪算法存在计算复杂、计算量大的问题,所以汲取了粒子群优化算法(PSO)全局搜索能力强、收敛速度快的优点对最优原子的搜索过程进行优化,并且针对粒子群优化易陷入局部最优的问题,提出一种惯性权重自适应改变的改进解决方法。通过对雷达高分辨率距离像(HRRP)信号的稀疏表示实验仿真发现,基于粒子群优化的匹配追踪算法能大大缩短匹配追踪的时间,同时惯性权重自适应改变的方法也有效解决了PSO优化的"早熟"问题。 |
| 关 键 词： | 稀疏分解 粒子群优化 自适应变化 高分辨率距离像 |
A radar target recognition method based on optimized sparse decomposition |
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