基于卷积稀疏编码与多分类器融合的雷达HRRP目标识别方法

摘要

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别问题,提出基于卷积稀疏编码与多分类融合(convolutional sparse coding and multi-classifier fusion,CSCMF)的识别方法.首先,该方法利用CSC方法对目标HRRP进行特征提取,同时实现数据压缩;然后,将测试样本的特征分别输入随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器和最小值分类器进行预分类,得到3个预测标签.采用多数投票法对3个预测标签进行分类器融合,得到最终的识别决策.实验中研究了分类器融合方法.基于5种飞机目标的HRRP仿真数据进行了实验验证,实验结果表明该方法的分类准确率较高,而且对噪声有较强的鲁棒性.