瞬态极化短时Fourier变换及其在雷达目标识别中的应用

摘要

给出了瞬态极化短时Fourier变换的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的瞬态极化特性.然后,由回波的瞬态极化短时Fourier变换各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验.实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个正交极化分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的抗噪声性能.