GA优化的稀疏分解在雷达目标识别中的应用

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特征提取是雷达目标识别系统中很关键的环节,获得一种稳健的目标特征尤为重要。可以利用稀疏分解的方法把雷达高分辨距离像(HRRP)表示在一个超完备Gabor时频字典上,进而提取字典原子的特征参数作为特征向量进行识别;针对匹配追踪算法计算量大的问题,利用遗传算法搜索能力强收敛速度快的优点对OMP算法进行改进。通过对雷达高分辨距离像(HRRP)的识别实验表明,采用Gabor原子提取的特征参数作为特征向量对雷达目标的分类效果比较好。同时,基于GA改进的OMP算法大大降低了参数寻优的计算量。
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