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基于贝叶斯估计的目标特征识别扩散参数挖掘模型
摘    要:为了有效从海量的特征和噪声数据提取能表征目标特征的有用数据,提高对目标的检测识别能力,需要对目标回波特征的时频TID(time interference domain)域扩散参数进行快速挖掘,达到提取目标特征的目的。传统方法中采用频繁项挖掘方法实现扩散参数挖掘,导致在速度模糊的情况下对基带回波特征参数估计困难,性能不好。提出一种基于贝叶斯估计的目标特征识别扩散参数挖掘模型。有效挖掘出局部离群点,对基带回波特征进行频域变标脉冲压缩处理,对优化后的特征矢量进行累加限幅,并计算互补累积分布函数,基于贝叶斯估计构建检测统计量和统计函数,从而挖掘出时频TID域扩散参数,提高对特征参数的识别能力,仿真结果表明,该算法对时频TID域扩散参数挖掘精度较高,能有效提高对运动状态目标的参数估计精度及目标识别的能力。


Mining Model of Time-frequency Target Characteristics Identification Diffusion Parameters Based on Bayesian Estimation
Abstract:
Keywords:
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