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摘要
本发明公开了一种基于标签保持多任务因子分析模型的雷达目标识别方法,主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)对各类目标的雷达高分辨距离像进行归一化和对齐的预处理,2)利用预处理后的高分辨距离像构建标签保持多任务因子分析模型,3)对该模型的各参数进行吉布斯采样,保存模型参数的采样均值；4)对测试样本进行归一化和对齐的预处理,5)根据训练步骤学得的标签保持多任务因子分析模型参数的采样均值计算该测试样本的帧概率密度函数值,6)根据该帧概率密度函数值判定测试样本的类别属性。本发明实现了模型的有监督学习,提高了小样本条件下的识别性能,可用于小样本情况下的雷达目标识别。
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