一种非均匀量化状态转移特征矩阵提取方法

摘要

本发明属于飞机目标大小分类技术领域，具体涉及一种非均匀量化状态转移特征矩阵提取方法。本发明首先对飞机目标的窄带雷达RCS数据进行非均匀量化，然后利用训练数据集建立马尔可夫模型，抽取飞机目标的非均匀量化状态转移特征，与常规统计特征相比，更精细地使用了窄带雷达RCS数据序列中与目标结构形状有关的起伏变化信息，从而改善了对目标的分类性能。仿真实验结果验证了方法的有效性。