基于联合字典稀疏表达的目标识别算法研究

在使用高分辨距离像开展目标识别时，传统方法很少利用样本的稀疏性。为了克服此类识别所面临的繁琐的分析难题，简化识别过程，稀疏分析其实是一种不错的压缩样本数据，提升剖析效果的方法。因此，提出一种基于联合字典及快速分解策略完成雷达一维距离像稀疏分析，进而鉴识目标的算法。为了提升识别策略的实用性，算法还尝试依信噪比调控其内稀疏分解参数，以改善算法抗噪性能。实验测评表明：相较同类识别策略，该算法求解更为便捷，适用范围有所拓展；相比不同类型的常规识别策略，该算法抵御噪声的能力有所提升，识别效果更优。 【基于联合字典稀疏表达的目标识别算法研究】 在雷达自动目标识别领域，高分辨距离像（HRRP）是重要的信息来源，但传统的识别方法往往忽视了样本的稀疏性，导致分析过程复杂。为了解决这个问题，本文提出了一种基于联合字典和快速分解策略的雷达一维距离像稀疏分析算法，旨在通过压缩数据和提升分析效率来提高目标识别的准确性和鲁棒性。 稀疏分析是这种方法的核心，它利用样本在特定基函数下的稀疏表示来提取关键信息。传统的信号处理方法常依赖单一正交基的变换，但在复杂信号情况下，这种方法可能不够精确。因此，联合字典的概念被引入，它是由多个正交基级联构建的冗余字典，能更好地适应信号的多样性和未知特性。文中选用具有良好正则性的Daubechies小波（dbN）作为字典元素，通过调整小波阶数N来平衡信号压缩与运算复杂度之间的关系。 改进的分组匹配追踪策略（IPMP）用于联合字典的分解过程，这是一种高效的稀疏表示方法。在训练阶段，首先构建联合字典，然后通过IPMP算法对HRRP样本进行分解，提取目标特征并形成类别字典。在测试阶段，新样本将通过与类别字典的比较来进行稀疏分析，从而实现目标分类。 实验结果显示，与同类识别策略相比，该算法在求解速度和适用范围上有所提升，尤其是在抗噪性能方面表现出色，识别效果优于不同类型的常规识别策略。这表明，联合字典稀疏表达的策略能有效应对高分辨距离像的复杂性，提高雷达目标识别的精度和可靠性。 基于联合字典稀疏表达的目标识别算法提供了一种新的处理高分辨距离像数据的方法，它利用稀疏分析的优势，通过构建适应性强的字典和高效的分解策略，实现了对雷达目标的快速和准确识别。这种算法有望在未来的雷达目标识别系统中发挥重要作用，提高系统的整体性能。