公开(公告)号：CN113095354A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110232660.2

申请日：2021-03-03

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 利强 ,  代策宇 ,  杨健 ,  邵怀宗 ,  潘晔 ,  林静然

IPC: G06K9/62 ,  G01S13/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于辐射源特征子空间知识的未知雷达目标识别方法，属于雷达与人工智能领域，包括以下步骤：S1、采用已知雷达目标数据构建训练集，采用训练集对分类识别模型进行训练，得到训练完成的分类识别模型；S2、获取训练完成的分类识别模型对输入的雷达目标测试样本处理输出的高维特征向量，基于高维特征向量，构建中心矩阵，对中心矩阵进行奇异值分解，得到零值域子空间；S3、计算测试样本在值域子空间与零域子空间的投影的向量长度的比值，确定判决门限；S4、基于判决门限，判断新的待识别的雷达目标属于已知的雷达目标或未知的雷达目标；本发明解决了现有技术无法对雷达未知目标进行准确识别的问题。

公开(公告)号：CN113095354B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202110232660.2

申请日：2021-03-03

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 利强 ,  代策宇 ,  杨健 ,  邵怀宗 ,  潘晔 ,  林静然

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G01S13/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于辐射源特征子空间知识的未知雷达目标识别方法，属于雷达与人工智能领域，包括以下步骤：S1、采用已知雷达目标数据构建训练集，采用训练集对分类识别模型进行训练，得到训练完成的分类识别模型；S2、获取训练完成的分类识别模型对输入的雷达目标测试样本处理输出的高维特征向量，基于高维特征向量，构建中心矩阵，对中心矩阵进行奇异值分解，得到零值域子空间；S3、计算测试样本在值域子空间与零域子空间的投影的向量长度的比值，确定判决门限；S4、基于判决门限，判断新的待识别的雷达目标属于已知的雷达目标或未知的雷达目标；本发明解决了现有技术无法对雷达未知目标进行准确识别的问题。