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基于稀疏分解的方法把雷達(dá)高分辨距離像（HRRP）表示在一個(gè)超完備Cabor時(shí)頻字典上，進(jìn)而提取字典原子的特征參數(shù)作為特征向量進(jìn)行識(shí)別；針對(duì)匹配追蹤算法計(jì)算量大的問題，利用粒子群算法搜索能力強(qiáng)收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)對(duì)OMP算法進(jìn)行改進(jìn)。通過對(duì)雷達(dá)高分辨距離像（HRRP）的識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明，采用Gabor原子提取的特征參數(shù)作為特征向量對(duì)雷達(dá)目標(biāo)的分類效果比較好，同時(shí)，基于粒子群算法改進(jìn)的OMP大大降低了參數(shù)尋優(yōu)的計(jì)算量。
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