识别空间旋转目标的尺度模型
刘永祥;黎湘;庄钊文
国防科技大学电子科学与工程学院ATR国防重点实验室,长沙,410073
Scaled Model for Recognizing the Spatial Rotating Target
Liu Yong-xiang; Li Xiang; Zhuang Zhao-wen
ATR Key Lab National University of Defense Technology Changsha 410073 China
摘要 由于空间目标旋转速率和雷达采样周期的不确定,雷达回波数据与模板数据存在着采样率不一致,影响匹配效果。该文通过多抽样率下自回归滑动平均(ARMA)混合模型建模,得到回波数据在模板尺度下的模型参数,实现同一尺度下的信号匹配。实验结果表明了该方法的有效性。
关键词 :
多抽样率 ,
雷达目标识别 ,
自回归滑动平均混合模型(ARMA)
Abstract :Considering the uncertain for rotating velocity of spatial target and sample period of radar observation, there exists sampling rate variance between radar returns and template data, which decreases the degree of matching. In this paper, the ARMA model in multirate is provided, through which the model parameters of radar turns in the scale of template data can be gotten, and then data can be matched in the same scale. Experimental result shows the validity of proposed method.
Key words :
Multirate
Radar target recognition
ARMA
收稿日期: 2003-05-23
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