【摘 要】
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针对隐性马尔可夫模型（Hidden markov model, HMM）识别低频隐身目标参数建模固有问题，提出了基于雷达散射面积（Radar Cross Section, RCS）序列改进HMM目标识别分类算法。构建RCS观测序列的全局概率函数，提取序列变化特征，使模型的状态数能自动适应待建模信号结构的复杂性，并采用隐性马尔科夫模型表征雷达目标RCS变化特征，实现雷达目标的识别分类。仿真结果表明该
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61973140）； 江苏高校自然科学研究面上项目（16KJB510008）； 江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目；
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针对隐性马尔可夫模型（Hidden markov model, HMM）识别低频隐身目标参数建模固有问题，提出了基于雷达散射面积（Radar Cross Section, RCS）序列改进HMM目标识别分类算法。构建RCS观测序列的全局概率函数，提取序列变化特征，使模型的状态数能自动适应待建模信号结构的复杂性，并采用隐性马尔科夫模型表征雷达目标RCS变化特征，实现雷达目标的识别分类。仿真结果表明该算法可提高低频隐身目标识别的可靠性，信噪比和识别分类效果得到显著提升。
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