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基于卷积稀疏编码与多分类器融合的雷达HRRP目标识别方法
随着雷达技术的不断发展和普及，雷达目标识别作为其中的重要应用之一也逐渐受到广泛的关注。雷达高分辨率距离剖面（HRRP）是目标识别的关键数据源，通过分析HRRP的特征，可以提取目标的识别特征，从而实现对目标的自动识别。但在实际应用中，HRRP中的数据量庞大，且数据往往存在噪声与多样性等问题，因此目标识别仍面临较大的挑战。
为了克服上述困难，本文提出了基于卷积稀疏编码与多分类器融合的雷达HRRP目标识别方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）实现对HRRP数据的特征提取，同时通过稀疏编码（SC）对特征进行压缩与修正，最终利用多个分类器实现对目标的分类。具体而言，该方法包括以下几步：
1.数据预处理：将原始的HRRP数据进行预处理，包括离散余弦变换、数据归一化等操作，以提高数据的准确性和稳定性。
2.特征提取：使用CNN对预处理后的HRRP数据进行特征提取。CNN是一种深度学习网络，可以自动对输入数据进行抽象和学习，有效地提取出HRRP中的关键特征信息。
3.稀疏编码：利用稀疏编码对提取出的特征进行压缩和修正，提高特征的鲁棒性和可靠性。
4.多分类器融合：通过利用多个分类器进行目标识别，从而提高分类的准确率和鲁棒性。使用多个分类器可以克服单个分类器的局限性，同时提高对多样性数据的识别能力。
本文的方法在公开的雷达HRRP数据集上进行了测试，通过与传统的目标识别方法进行比较，证明了本文方法的有效性和优势。实验结果表明，本文的方法具有较好的识别准确率和稳定性，能够有效解决大数据量和多样性数据的目标识别问题。
综上所述，基于卷积稀疏编码与多分类器融合的雷达HRRP目标识别方法是一种新型的目标识别方法，充分利用了深度学习和多分类器融合等现代技术，具有较好的优势和应用前景。