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文献详细Journal detailed

基于奇异值分解的双谱降维研究
Dimension Reduction of Bispectrum Using Singular Value Decomposition

作  者: ; ; (吴顺君);

机构地区: 西安电子科技大学电子工程学院雷达信号处理国家重点实验室

出  处: 《宇航学报》 2007年第5期1319-1322,共4页

摘  要: 在基于雷达高分辨距离像(HRRP)的目标识别中,双谱特征是一种有效的识别特征,但维数过高限制了它的应用。对双谱矩阵进行奇异值分解,提取奇异值向量以及大奇异值对应的奇异向量作为识别特征,与挑选双谱法相比,不仅识别率有所提高,而且克服了挑选双谱特征每有新目标加入都需重新挑选双谱频点的缺点,基于实测数据的识别结果验证了所提方法的有效性。 For target recognition based on radar high resolution range profile(HRRP),bispectrum is an efficient recognition feature,but its high dimension restrict its application in realistic.In this paper,bispectrum matrix of HRRP was decomposed by singular value decomposition,the singular values and singular vectors were used as the recognition features.Compared with selected bispectrum feature,they had a better recognition performance and needn't be computed again when there was a new target was added into the tem...

关 键 词: 高分辨距离像 双谱 奇异值分解 挑选双谱

领  域: [电子电信] [电子电信]

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