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基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法
引用本文:李超,张衡阳,杨霄鹏,王锋,陈曾平. 基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法[J]. 控制与决策, 2010, 25(9): 1374-1378
作者姓名:李超  张衡阳  杨霄鹏  王锋  陈曾平
作者单位:1. 空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077
2. 国防科技大学,ATR国家重点实验室,长沙,410073
基金项目:航空电子系统综合技术国防科技重点实验室和航空科学基金联合项目,博士启动基金项目
摘    要:介绍一种有效的空间目标电磁特征提取与识别方法.首先通过处理目标多个姿态角的平均距离像,在双谱变换的基础上,生成目标姿态角的双距离像;然后计算双距离像矩阵的特征值,得到一个融合特征矢量,以此为判决依据对空间目标进行分类识别;最后,通过大量实测数据验证,该方法对空间目标能作出正确判决,统计识别正确率高于常用的前向(BP)神经网络分类方法.

关 键 词:双距离像  双谱变换  多姿态角  融合特征矢量
收稿时间:2009-08-30
修稿时间:2009-10-26

Dual range-based space target multi-attitude angles feature fusion recognition algorithm
LI Chao,ZHANG Heng-Yang,YANG Xiao-Feng,WANG Feng,CHEN Ceng-Beng. Dual range-based space target multi-attitude angles feature fusion recognition algorithm[J]. Control and Decision, 2010, 25(9): 1374-1378
Authors:LI Chao  ZHANG Heng-Yang  YANG Xiao-Feng  WANG Feng  CHEN Ceng-Beng
Abstract:

An effective space target electromagnetic signature extraction and recognition method is presented. By dealing
with the average range which is acquired from diverse attitude angles, target attitude angles'' dual range is obtained based on dispectrum transformation. Then the algorithm calculates the eigenvalue of the dual range matrix, and obtains a fusion feature vector that can identify the space object with information fusion technology. Finally, by means of validation with measurement data, this method can recognize and classify space objects exactly, and is better than the usual BP neural network classification method statistically.

Keywords:

Dual range|Dispectrum transformation|Multi-attitude angles|Fusion feature vector

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