一种基于标签一致字典学习的雷达目标识别方法
摘要:
本发明公开了一种基于标签一致字典学习的雷达目标识别方法,属于雷达领域,特别是通过构建稀疏信号的具有鉴别能力的完备字典和稀疏编码,实现了信号的稀疏表征。该方法主要流程:首先,构建高分辨距离像的LC‑KSVD字典学习模型;然后再初始化模型中的相关参数;再使用K‑SVD算法求解LC‑KSVD字典学习模型的最优解;接下来,再对字典D和线性分类器矩阵W进行归一化;最后,更具D、W来确定测试样本所属类别。本发明方法可以使得学习到的完备字典具备鉴别能力,不仅能够更好地实现对信号的稀疏表征,而且可以用于分类。
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