基于噪声先验的概率主成分分析雷达目标稳健识别方法

摘要

本发明提出了一种基于噪声先验的概率主成分分析雷达目标稳健识别方法，主要解决现有雷达飞机目标识别技术中的统计模型对噪声不稳健的问题。其实现过程是：对雷达高分辨距离像数据做预处理并取模获得其时域特征；训练雷达训练目标高分辨距离像数据每一帧的概率主成分分析模型，在训练过程中用最大似然法确定该模型的均值、加载矩阵和噪声协方差矩阵；统计雷达测试高分辨距离像非信号支撑区中的噪声方差；计算概率主成分分析模型的均值和噪声协方差矩阵的修正值；计算雷达测试目标高分辨距离像对各雷达训练目标的后验概率值并以此确定雷达测试目标高分辨距离像的类别属性。本发明具有对噪声稳健的优点，可用于对雷达飞机目标的稳健识别。