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摘 要 ：自动目标识别无论在民用上,还是在军用上都具有重大的意义和作用,可以应用在雷达技术、地球遥感、农作物分类辨识等领域上.利用高阶累计量来自动识别目标是调制识别领域的一个热点.实践证明,高阶累积量的抗噪声性能较好,能够通过将非高斯信号（含有高斯噪声）变换到累量谱域或者累量进行处理以便将噪声剔除.本文结合笔者的实际经验,就高阶累积量在目标识别中的应用进行了深入的探讨,提出了自己的建议和看法,,具有一定的参考价值.
关 键 词 ：高阶累积量；目标识别；应用
中图分类号：U666.7 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 02-0141-02
一、前言
自动目标识别无论在民用上,还是在军用上都具有重大的意义和作用,可以应用在雷达技术、地球遥感、农作物分类辨识等领域上.我们以雷达技术为例,自从20世纪中叶雷达首次用于自动目标识别以来,经过数十年的发展,自动目标识别已经成为朝气蓬勃的研究领域,从利用的信息看,包括雷达目标识别、红外目标识别、可见光领域的自动目标识别等；从采用的技术途径来看,有最优化理论、非线性理论、模糊理论、神经网络和人工智能、数据融合理论等.直到今天,自动目标识别横跨了多个学科,吸收了最先进的技术和最新的理论成果.以自动目标识别为核心技术的现代化武器系统在高科技战争中的地位和作用越来越重要.尽管如此,自动目标识别系统也面临着日益严峻的考验,这包括自然条件的变化和人为的电子对抗措施.因此,在日益复杂的作战环境下,提高自动目标识别系统的工作效能成为一个很突出的问题,这将有赖于客观、淮确的识别效果评估技术.随着越来越多的自动白标识别算法的提出和自动目标识别系统的研制,对自动目标识别系统效果评估的需求日益迫切,有效的效果评估有助于节约研发费用、缩短开发周期、提升产品性能、合理配量现有装备.
利用高阶累计量来自动识别目标是调制识别领域的一个热点.实践证明,高阶累积量的抗噪声性能较好,能够通过将非高斯信号（含有高斯噪声）变换到累量谱域或者累量进行处理以便将噪声剔除.本文就高阶累积量在目标识别中的应用进行探讨.