基于角域特征PSO的海面目标HRRP识别方法

作者：王哲昊; 简涛^*; 黄晓冬; 王海鹏; 刘瑜

来源：系统工程与电子技术, 2023, 45(06): 1642-1650.

• 海面目标识别
• 高分辨距离像
• 特征空间优化
• 自适应分帧
• 粒子群优化算法

针对特征空间中各类海面目标特征混叠严重和高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)的角度特征利用率低的问题，提出了一种基于角域特征粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的海面目标HRRP识别方法。该方法引入HRRP的角度信息优化特征空间，增加特征空间的整体可分性；利用自适应分帧算法对特征空间进行角域划分，增加特征空间的局部可分性，并利用PSO算法确定特征空间角域划分时最优的单帧最小样本数目，增强方法的鲁棒性与适用性。实验结果表明，通过将特征空间优化和区域划分进行结合，可以有效提升多类海面目标的分类识别性能，PSO算法可以有效增强方法的抗误差性和抗噪鲁棒性。