作　　者： ; ; ;

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： 《雷达科学与技术》 2005年第5期257-261,共5页

摘　　要： 特征提取直接关系到雷达的目标识别性能。本文基于雷达目标的一维距离像,从低通滤波的基本思想出发,分别利用频域直接低通滤波方法和Mallat塔式小波分解算法进行特征提取,并从类内类间最大相关系数的角度对所提出的特征提取方法进行了特征评估。基于实测数据的仿真结果表明,这两种特征提取方法不仅可以提高识别率,而且可以减小运算量。 Feature extraction for radar high range resolution profiles （HRRP） recognition is concerned. In this paper, low-pass filtering in frequence domain and Mallat tower decomposing algorithm are used to extract the feature from HRRP. A feature evaluation criterion, namely, maximum correlation coefficients criterion, is used to evaluate the classification performance of different components of the decomposing results. The simulation result based on the measured data shows that it has better performance and less complicated calculation to use the low-frequence signal as the feature vectors of ATR.

关 键 词： 雷达目标高分辨一维距离像 频域低通滤波方法 塔式分解算法 特征评价 相关匹配法

领　　域： [电子电信] [电子电信] [电子电信] [电子电信]