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| 基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别 | |
| 引用本文： | 赵峰,张军英,刘敬,梁军利.基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别[J].系统工程与电子技术,2008,30(3):438-443. |
| 作者姓名： | 赵峰 张军英 刘敬 梁军利 |
| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071;济南大学理学院,山东,济南,250012 2. 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071 3. 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071 4. 中国科学院声学研究所,北京,100080 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助课题(60574039,60371044) |
| 摘 要： | 通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 高分辨距离像 概率密度估计 基于累计量的随机学习算法 最大熵原则 |
| 文章编号： | 1001-506X(2008)03-0438-06 |
| 修稿时间： | 2007年1月16日 |
Radar target recognition based on the compounded density estimation of Gamma-SLC |
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| ZHAO Feng,ZHANG Jun-ying,LIU Jing,LIANG Jun-li.Radar target recognition based on the compounded density estimation of Gamma-SLC[J].System Engineering and Electronics,2008,30(3):438-443. | |
| Authors: | ZHAO Feng ZHANG Jun-ying LIU Jing LIANG Jun-li |
| Abstract: | A novel HRRP probability density estimate method,namely Gamma-SLC,is presented by combining Gamma model and stochastic learning of the cumulative(SLC).The presented method has the advantages of high pertinence and high accuracy from Gamma distribution and high adaptability from SLC,but avoids the disadvantage of both.In addition,a new criterion for evaluating the estimation of probability density is designed based on maximum-entropy non-Gaussian measurement.Experimental results using outfield real data demonstrate the validity of the presented method. |
| Keywords: | high resolution range profile(HRRP) probability density estimation stochastic learning of the cumulative(SLC) maximum-entropy principle |
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