一级黄色片免费播放|中国黄色视频播放片|日本三级a|可以直接考播黄片影视免费一级毛片

高級搜索

留言板

尊敬的讀者、作者、審稿人, 關(guān)于本刊的投稿、審稿、編輯和出版的任何問題, 您可以本頁添加留言。我們將盡快給您答復(fù)。謝謝您的支持!

姓名
郵箱
手機(jī)號碼
標(biāo)題
留言內(nèi)容
驗(yàn)證碼

子空間法雷達(dá)目標(biāo)一維像識別研究

劉本永

劉本永. 子空間法雷達(dá)目標(biāo)一維像識別研究[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2004, 26(7): 1137-1143.
引用本文: 劉本永. 子空間法雷達(dá)目標(biāo)一維像識別研究[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2004, 26(7): 1137-1143.
Liu Ben-yong. Subspace Methods of Radar Target Recognition Using Range Profiles[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(7): 1137-1143.
Citation: Liu Ben-yong. Subspace Methods of Radar Target Recognition Using Range Profiles[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(7): 1137-1143.

子空間法雷達(dá)目標(biāo)一維像識別研究

Subspace Methods of Radar Target Recognition Using Range Profiles

  • 摘要: 基于高分辨一維像,研究特征子空間法和正則子空間法在雷達(dá)目標(biāo)識別中的應(yīng)用。針對一維像敏感于目標(biāo)姿態(tài)變化的特點(diǎn),提出一種子空間串識別法,將所有姿態(tài)范圍劃分為一定數(shù)量的模區(qū),在每模區(qū)建立各類目標(biāo)的子空間。對未知目標(biāo),所處模區(qū)由雷達(dá)測定后,其一維像映射到該模區(qū)各類目標(biāo)的特征子空間進(jìn)行識別分類一單模區(qū)搜索準(zhǔn)則。模擬和實(shí)測數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明所提出方法是有效的。
  • Cohen M N. Variability of ultra-high range radar profiles and some implication for target recognition[J].Proc. SPIE.1992, Vol.1699:256-266[2]Li H J, Yang S H. Using range profiles as feature vectors to identify aerospace objects[J].IEEE Trans. on Antenna and Propagation.1993, 41(6):261-268[3]Smith C R, Goggans P M. Radar target identific ation[J].IEEE Antenna and Propagation Magazine.1993, 35(2):27-38[4]Hudson S, Psaltis D. Correlation filters for aircraft identification from radar range profiles[J].IEEE Trans. on Aerospace and Electronic System.1993, 29(3):741-748[5]郭桂蓉,莊釗文,陳曾平.電磁特征抽取與目標(biāo)識別.長沙:國防科技大學(xué)出版社,1996:147-174.[6]奧亞E.著(芬蘭),蔡國廉,楊文瑜譯.子空間法模式識別.北京:科學(xué)出版社,1987:1-4.[7]McIlraith A L, Card H C. Birdsong recognition using backpropagation and multivariate statistics[J].IEEE Trans. on Signal Processing.1997, 45(11):2740-2748[8]Sirovich L, Kirby M. Low-dimensional procedure for the characterization of human faces[J].J. Opt.Soc. Am. A.1987, 4(3):519-524[9]Turk M A, Pentland A P. Face recognition using eigenfaces. Proc. IEEE Computer Soc. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii, 1991: 586-591.[10]Belhumeur P N, Hespanha J P, Kriegman D J. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition using class specific linear-projection. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1997, 19(7): 711-720.[11]Singstock B D, Rogers S K, Kabrisky M, Ruck D W. Automatic target recognition using Karhunen-Loeve transform[J].Proc. SPIE.1992, Vol.1699:232-240[12]Novak L M, Owirka G J. Radar target identification using an eigen-image approach. IEEE Nat.Radar Conf., Atlanta, 1994: 129-131.[13]Biswas G, Jain A K, Dubes R C. Evaluation of projection algorithms[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1981, 3(6):701-708[14]Siedlecki W, Siedlecka K, Sklansky J. An overview of mapping techniques for exploratory pattern analysis[J].Pattern Recognition.1988, 21(5):411-429[15]劉本水.楊萬麟.噪聲中目標(biāo)距離剖面像識別的修正特征子空間方法.系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2000,22(3):30-32.[16]Hong Z Q, Yang J Y. Optimal discriminant plane for a small number of samples and design method of classifier on the plane[J].Pattern Recognition.1991, 24(4):317-324[17]Liu B Y, Yang W L. Radar target recognition using canonical transformation to extract features. Proc. SPIE, 1998, Vol.2545: 368-371.[18]劉本永,楊萬麟.基于正則變換的雷達(dá)目標(biāo)成像識別.系統(tǒng)工程與電子技術(shù),1999,21(3):31-33,59.[19]劉本永,楊萬麟.一種利用相位信息的雷達(dá)目標(biāo)成像識別方法.電子科學(xué)學(xué)刊,2000,22(2),274-278.[20]Zhang X D, Shi Y, Bao Z. A new feature vector using selected bispectra for signal classification with application in radar target recognition[J].IEEE Trans. on Signal Processing.2001, 49(9):1875-1885[21]劉本永.子空間法雷達(dá)目標(biāo)一維像識別研究.[博士論文],成都:電子科技大學(xué),1999.
  • 加載中
計(jì)量
  • 文章訪問數(shù):  2090
  • HTML全文瀏覽量:  83
  • PDF下載量:  683
  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  2003-01-21
  • 修回日期:  2003-09-08
  • 刊出日期:  2004-07-19

目錄

    /

    返回文章
    返回