论文部分内容阅读
针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)统计识别中SLC(基于累计量的随机学习算法)在小样本情况下概率密度估计准确度下降的问题,该文提出一种基于半参数化SLC的雷达目标识别方法。该方法利用半参数化概率密度估计思想对SLC非参数化概率密度估计进行修正,有效利用了HRRP各距离单元幅值近似服从Gamma分布的经验知识,达到参数化方法和非参数化方法优劣互补以提高小样本情况下雷达目标识别率的目的。最后基于5种飞机模型HRRP数据的仿真实验证明了该方法的有效性。