论文摘要
自动目标识别是现代雷达系统的重要发展方向之一。利用高分辨雷达获得的目标距离像包含了更多的目标特征信息,目前利用一维距离像进行目标识别已经成为雷达目标识别的主要识别方法之一,而基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达高分辨距离像识别中。近年来,核方法被用于聚类分析中,形成了核聚类算法。本文主要研究基于核聚类的高分辨距离像识别算法。本文首先对现有的若干特征提取方法和识别算法进行了论述,对核方法做了概要介绍,阐述了本文的主要工作和基本框架。第二章介绍了基于散射中心模型的高分辨距离像的成像原理,进一步对其敏感性进行分析,并提出了相应的预处理和特征提取方法。第三章研究了基于核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。文中首先指出核C-均值聚类算法中核参数优化的必要性,然后分析已有优化算法的不足,并通过定义一种新的有效性函数来实现对原算法的改进。理论分析和实验结果均验证了改进的优化算法的有效性。在对核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于核C-均值聚类的识别算法。为了验证识别算法的有效性,分别对特征提取前后的两类目标和三类目标进行实验。实验结果表明该识别算法可以根据训练识别率有效确定最佳聚类数,同时运用改进的优化算法可以得到最优的核参数和最佳的识别结果。对比特征提取前后的实验结果,进一步验证了特征提取的有效性。第四章研究了基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。文中首先介绍了模糊核C-均值聚类算法的基本思想,然后阐述了自适应的模糊核C-均值聚类算法。在此基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的识别算法,该算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定聚类数目。将该算法用于一维距离像识别中,并结合特征提取后数据的特点,构造了一个组合核函数。实验结果表明该算法可以有效确定聚类数目同时实现对目标的有效识别,且运用组合核函数后识别效果更好。第五章总结了本文的研究工作,指出了需要进一步研究的问题。
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标签：雷达目标识别论文; 高分辨距离像论文; 特征提取论文; 核方法论文; 核均值聚类算法论文; 参数优化论文; 有效性函数论文; 组合核函数论文; 模糊核均值聚类算法论文;