系统工程与电子技术

作者：赵庆媛, 赵志强, 叶春茂, 鲁耀兵

单位：北京无线电测量研究所, 北京 100854

关键词：调制谱,气动目标,稀疏约束非负矩阵分解,集成极限学习机

预警雷达探测过程中气动目标微动回波能量弱导致识别性能不稳定。针对该问题, 提出一种基于稀疏约束非负矩阵分解(sparse constrained non-negative matrix factorization, SCNMF)和集成极限学习机(integrated extreme learning machine, IELM)的多频点调制谱融合增强识别方法。通过分析微动部件回波特性, 对多频点频域幅度谱进行SCNMF处理实现像素级融合得到特征增强后的稀疏调制谱, 并将其作为样本输入IELM, 实现气动目标类型识别。仿真和实测数据表明, 本文方法能够有效融合多频点微动特征, 具有抗噪能力强、所需训练样本少和识别性能稳健等优势。

来源：2023年第7期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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