典型文献
基于雷达RCS序列HMM目标识别分类算法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
雷达散射截面;隐性马尔可夫模型;全局概率函数;状态转移概率
中图分类号：
作者姓名：
陆渊章;吉训生
作者机构：
江苏信息职业技术学院微电子学院,江苏 无锡214153;江南大学物联网工程学院,江苏 无锡214000
文献出处：
引用格式：
[1]陆渊章;吉训生-.基于雷达RCS序列HMM目标识别分类算法研究)[J].电子器件,2022(05):1089-1093
A类：
隐性马尔可夫模型,全局概率函数
B类：
RCS,HMM,目标识别,识别分类,分类算法,算法研究,Hidden,markov,model,隐身,参数建模,Radar,Cross,Section,提取序列,状态数,待建,马尔科夫模型,模型表征,雷达目标,高低频,分类效果,雷达散射截面,状态转移概率
AB值：
0.322608
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