一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法

“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像（HRRP）雷达自动目标识别（RATR）工程化的一条路径，宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化，完备（全姿态）的HRRP数据库可以看做是关于姿态（主要是方位）的非平稳过程，常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限．文中通过一种在线混合专家（OME）将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域，在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器（0GPC）．针对迭代在线GaHSS过程分类（IOGPC）的参数学习算法EP和EM，提出了一种双链Gauss过程（Bi—OGP）来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新．针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM，提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法．基于HRRP实测数据的仿真试验证明，文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方（LMS）混合专家和0GPC的识别率．