基于半参数化SLC 的雷达目标识别

doi:10.3724/SP.J.1300.2012.20097

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摘要针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)统计识别中SLC(基于累计量的随机学习算法)在小样本情况下概率密度估计准确度下降的问题，该文提出一种基于半参数化SLC 的雷达目标识别方法。该方法利用半参数化概率密度估计思想对SLC 非参数化概率密度估计进行修正，有效利用了HRRP 各距离单元幅值近似服从 Gamma 分布的经验知识，达到参数化方法和非参数化方法优劣互补以提高小样本情况下雷达目标识别率的目的。最后基于5 种飞机模型HRRP 数据的仿真实验证明了该方法的有效性。

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	崔姗姗
	周建江
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关键词 ：雷达目标识别, 高分辨距离像(HRRP), 概率密度估计, 半参数化SLC

Abstract：In order to solve the problem of the decline of accuracy when using the nonparametric method—Stochastic Learning of the Cumulative (SLC) to estimate the density of High-Resolution Range Profile (HRRP) in radar target recognition under the condition that the samples are not enough, a radar target recognition approach based on the semiparametric density estimation of SLC is proposed in this paper. This method has the ability to make use of empirical knowledge which is known as the approximate Gamma distribution of amplitudes in each HRRP range cells, and the Gamma density estimate is then corrected by multiplying with SLC of a correction factor. Obviously, both advantages of parametric method and nonparametric method of SLC are merged in the semiparametric density estimation of SLC. Simulation results based on the HRRP dataset of five aircraft models demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

Key words： Radar target recognition High-Resolution Range Profile (HRRP) Density estimation Semiparametric density estimation of SLC (Stochastic Learning of the Cumulative)

收稿日期: 2012-09-10 出版日期: 2012-12-18

PACS:

TN953

基金资助:

中航工业合作创新产学研项目资助(CXY2010NH15)和江苏高校优势学科建设工程项目

作者简介: 崔姗姗(1987-)，女，江苏南通人，南京航空航天大学硕士生，研究方向为雷达自动目标识别和信号处理。E-mail: trinity_shanshan@126.com 周建江(1962-)，男，江苏南通人，南京航空航天大学教授，博士生导师，研究方向为雷达信号处理、目标识别和目标特性分析。朱劼昊(1983-)，男，四川眉山人，南京航空航天大学博士生，研究方向为雷达自动目标识别和目标特性分析。

引用本文:

崔姗姗, 周建江, 朱劼昊. 基于半参数化SLC 的雷达目标识别[J]. 雷达学报, 2012, 1(4): 414-419. Cui Shan-shan, Zhou Jian-jiang, Zhu Jie-hao. Radar Target Recognition Based on Semiparametric Density Estimation of SLC. JOURNAL OF RADARS, 2012, 1(4): 414-419.

链接本文:

http://radars.ie.ac.cn/CN/10.3724/SP.J.1300.2012.20097 或 http://radars.ie.ac.cn/CN/Y2012/V1/I4/414