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一种新的雷达目标HRRP识别方法
随着雷达技术的不断发展，雷达在目标识别方面的应用越来越广泛。HRRP(HighRangeResolutionProfile)识别是一种目标识别的重要方法，可以通过目标散射的高分辨率雷达回波信号，对目标进行检测和分类。本文介绍了一种新的HRRP识别方法，旨在提高雷达目标识别的准确率和效率。
首先介绍传统的HRRP识别方法。传统的HRRP识别方法通常采用经验模式分解(EMD)和级联随机森林(CascadeRandomForest，CRF)相结合的方法。EMD是一种多尺度分析方法，可以将原始信号分解成一个个本征模态函数(IMF)。然后通过CRF分类器对每个IMF进行分类，最终将多个IMF的分类结果融合得到目标的分类结果。这种方法的准确率较高，但需要用到大量的样本进行训练，对时间和空间的要求也较高。
针对传统HRRP识别方法存在的问题，本文提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)和支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)相结合的新的HRRP识别方法。该方法首先使用卷积神经网络对HRRP信号进行特征提取，然后使用支持向量机对特征进行分类。
具体步骤如下：
1.数据采集与预处理：首先探测目标并采集HRRP信号，然后进行预处理，包括去噪、去除多普勒偏移、归一化等操作，以保证数据的可靠性和标准化。
2.卷积神经网络特征提取：使用卷积神经网络对预处理后的HRRP信号进行特征提取，得到具有语义信息的高维特征。
3.特征选择与降维：对卷积神经网络得到的高维特征进行特征选择和降维，选取最具代表性的特征。
4.SVM分类器训练与测试：使用支持向量机对特征进行分类，分别进行训练和测试，得到目标的识别结果。
本文提出的新方法相对于传统方法的优点有：
1.采用卷积神经网络提取特征，有效提高了HRRP信号的特征表达能力和区分度，提高了目标识别准确率。
2.结合支持向量机分类器进行分类，具有较好的泛化能力和分类性能，能够在结构复杂的数据集上进行有效分类。
3.训练和测试过程简单、快速，不需要大量的样本，提高了目标识别的效率和实用性。
需要注意的是，本文提出的新方法也存在一些局限性。例如需要配备较强的计算设备和完整的数据集，特征选择与降维方法的选择也需要根据数据集进行适当的调整。这些问题需要在进一步的研究中得到解决。
总之，本文提出的基于卷积神经网络和支持向量机相结合的新方法在目标识别领域具有广泛的应用前景，对于提高目标识别的准确率和效率都具有重要的意义。