【摘 要】
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为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,提出了一种基于改进K近邻(KNN)的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步区分目标点迹和杂波点迹,滤除杂波剩余点迹,有效提高雷达处理容量和跟
【机 构】
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空军预警学院防空预警装备系,武汉,430019;空军预警学院研究生大队,武汉,430019;安徽四创电子股份有限公司,合肥,230088
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为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,提出了一种基于改进K近邻(KNN)的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步区分目标点迹和杂波点迹,滤除杂波剩余点迹,有效提高雷达处理容量和跟踪性能.该方法利用点迹形成过程中生成的特征参数,先通过核主成分分析法对特征数据降维处理,降低数据维度,提高后续算法的运行速度;再通过加权KNN算法鉴别目标点迹和杂波点迹,点迹鉴别准确率有较高提升,达到了87.5％,算法运行速度较传统KNN算法和加权KNN算法分别提升了56％和40％.实验结果表明:该算法既有较高、较稳定的点迹鉴别准确率,又大幅度提高了算法运行速度.
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