作者：王宝帅; 杜兰; 张学峰; 王旭; 刘宏伟复数域概率主成分分析噪声稳健微多普勒效应aic特征提取
摘要：针对低信噪比条件下微多普勒调制易被噪声污染的问题,提出了一种基于复数域概率主成分分析（Complex Probabilistic Principal Component Analysis,CPPCA）模型的噪声稳健分类算法来实现低分辨雷达体制下三类飞机目标（喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机）的分类.算法依据三类飞机多普勒谱调制的差异,提出两维反映这种差异的微动特征.为了提高微动特征在低信噪比条件下的分类性能,利用CPPCA模型对雷达复回波信号建模并结合Akaike信息量准则（Akaike＆#39;s Information Criterion,AIC）来自适应地确定回波中主成分的个数从而实现对数据的噪声抑制.基于实测数据的实验结果表明,该算法在较低信噪比条件下能够获得较好的噪声抑制和分类性能.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
