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摘要
本发明公开了一种基于卷积因子分析模型的雷达高分辨距离像目标识别方法,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)分别对各类目标的雷达高分辨距离像按角域分帧并对各帧数据取模得到时域特征；2)对各帧数据进行预处理；3)分别对预处理后的各帧高分辨距离像构建卷积因子分析模型,并计算各模型参数的条件后验分布；4)对各参数初始化并进行I次迭代更新；5)对测试样本强度归一化,并与各帧平均像平移对齐；6)根据各帧卷积因子分析模型参数的后验均值计算该测试样本的帧概率密度函数值；7)找出最大概率密度函数值,判定测试样本的所属类别。本发明模型复杂度较小,可用于小样本情况下的雷达目标识别。
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