基于2DPCA的弹道导弹目标特征级综合识别方法 |
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引用本文: | 李陆军,杨源,赵兴刚,潘小平,王志刚.基于2DPCA的弹道导弹目标特征级综合识别方法[J].装甲兵工程学院学报,2018(4). |
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作者姓名: | 李陆军 杨源 赵兴刚 潘小平 王志刚 |
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作者单位: | 93975部队;空军预警学院研究生大队;66136部队 |
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摘 要: | 为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)的多传感器特征级综合识别方法。该方法将多个传感器的特征集经标准化后组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术中的2DPCA方法进行特征提取,然后将其用于弹道导弹目标特征级融合识别。以3部雷达部署下弹头目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)特征融合为例进行仿真验证,结果表明:相比于传统的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),2DPCA的识别率更高,计算复杂度更低,为弹道导弹目标识别提供了一种新的思路。
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