【摘 要】
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为提高瞬态干扰处理的稳健性,超视距雷达可采用先识别后抑制的思路.本文研究基于距离-多普勒(Range⁃Doppler,RD)图的瞬态干扰自动识别方法,将RD图转化为灰度图,提取其纹理特征,再基于机器学习设计分类算法.首先,提出新的瞬态干扰模型,仿真产生干扰数据,避免训练依赖实测数据;其次,建立RD灰度图图库,分强干扰、弱干扰和无干扰三类情况;然后,提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,基于支持向量机设计二分类器,结合纠错输出编码设计三分类器.最后,通过实测数据和文献
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,南京电子技术研究所,电子科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61701067,No.61702065)。
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为提高瞬态干扰处理的稳健性,超视距雷达可采用先识别后抑制的思路.本文研究基于距离-多普勒(Range⁃Doppler,RD)图的瞬态干扰自动识别方法,将RD图转化为灰度图,提取其纹理特征,再基于机器学习设计分类算法.首先,提出新的瞬态干扰模型,仿真产生干扰数据,避免训练依赖实测数据;其次,建立RD灰度图图库,分强干扰、弱干扰和无干扰三类情况;然后,提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,基于支持向量机设计二分类器,结合纠错输出编码设计三分类器.最后,通过实测数据和文献
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