Resumen

Proponemos una técnica eficiente para la clasificación de objetivos utilizando un perfil de rango de alta resolución unidimensional (HRRP). La técnica propuesta utiliza el algoritmo de estimación unitaria de los parámetros de la señal a través de técnicas de invariancia rotacional (ESPRIT) para extraer los centros de dispersión y luego reconstruir los perfiles de rango de superresolución. Además, empleamos los momentos centrales para proporcionar vectores de características invariantes a la traslación y a la escala. Por último, el método de reconstrucción de perfiles de alcance basado en el algoritmo ESPRIT unitario (U-ESPRIT) propuesto se aplica al algoritmo de clasificación de recocido simulado con retropropagación (SARPROP) para evaluar las prestaciones de reconocimiento. Para evaluar la eficacia de la técnica propuesta se presentan resultados de reconocimiento utilizando cuatro modelos de avión diferentes, y se comparan con los de los perfiles de alcance convencionales obtenidos mediante la transformada rápida de Fourier (FFT). Los resultados de la comparación con datos simulados muestran que el método de reconstrucción HRRP es mejor que el uso directo de HRRP en la clasificación de objetivos.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Wave propagation Radio frequency Antenna theory Radio frequency waves
• Palabras claves:clasificación de objetivos, técnicas propuestas, métodos de reconstrucción hrrp, perfil de alcance convencional, modelo de aeronave diferente, perfil de alcance de superresolución, técnicas de invariancia rotacional, perfil de alcance de resolución, transformada rápida de fourier, vector de características invariantes
• Keywords:target classification, proposed techniques, hrrp reconstruction methods, conventional range profile, different aircraft model, superresolution range profile, rotational invariance techniques, resolution range profile, fast fourier transform, invariant features vector