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文檔簡介
1、雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別是現(xiàn)代雷達(dá)技術(shù)的一個(gè)十分重要的發(fā)展方向,利用高分辨率雷達(dá)獲得目標(biāo)一維距離像是雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)。隨著模式識(shí)別技術(shù)的推廣應(yīng)用和信號(hào)處理技術(shù)的不斷發(fā)展,高速數(shù)字信號(hào)處理芯片DSP已經(jīng)在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信號(hào)處理和數(shù)據(jù)處理中占據(jù)著非常重要的地位。本文以32位浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理核心DSP為設(shè)計(jì)應(yīng)用平臺(tái),對(duì)雷達(dá)目標(biāo)一維距離像識(shí)別算法的架構(gòu)及高速實(shí)現(xiàn)進(jìn)行討論和研究。 首先,講述了一維距離像成像模型及特性,簡單介紹了雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別
2、中基于準(zhǔn)則函數(shù)的特征提取和特征變換方法,進(jìn)而以此為出發(fā)點(diǎn)分析和比較了雷達(dá)目標(biāo)一維距離像識(shí)別中常見的兩種子空間識(shí)別方法,重點(diǎn)研究相對(duì)穩(wěn)定的基于矩陣奇異值分解(SVD)的特征子空間方法的特點(diǎn)和算法結(jié)構(gòu),得出對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解是整個(gè)目標(biāo)識(shí)別算法的關(guān)鍵。 之后,針對(duì)較大規(guī)模單精度浮點(diǎn)矩陣,對(duì)常用的矩陣奇異值分解算法進(jìn)行了分析和比較。以降低算法復(fù)雜度和減少算法運(yùn)算量為目的,在深入研究經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上,對(duì)基于正交分解的經(jīng)典算法進(jìn)行了適當(dāng)改
3、進(jìn)。根據(jù)課題中選用的TMS320C6713B DSP處理器的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),從理論上評(píng)估了經(jīng)典算法和改進(jìn)算法的執(zhí)行速度,并對(duì)這兩種算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證和比較。 最后,在基于TI公司的TMS320C6713B DSP硬件平臺(tái)TDS6713EVM上構(gòu)建了目標(biāo)識(shí)別最小系統(tǒng),對(duì)矩陣奇異值分解的經(jīng)典算法和改進(jìn)算法進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),通過多種軟件優(yōu)化方法對(duì)程序進(jìn)行優(yōu)化,并且使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較和評(píng)估這兩種算法的運(yùn)行速度。進(jìn)而將兩種SVD算法應(yīng)用在特征子
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