32、有限元模型更新与极化雷达 HRRP 识别的研究进展

有限元模型更新与极化雷达 HRRP 识别的研究进展

在工程和雷达技术领域，有限元模型更新以及雷达目标识别是两个重要的研究方向。本文将介绍基于最小二乘支持向量机（LS - SVM）的有限元模型更新方法，以及基于核方法的极化雷达高分辨率距离像（HRRP）识别方法。

基于 LS - SVM 的有限元模型更新

在有限元模型更新中，不同的支持向量机（SVM）可以根据所选的核函数来构建。常见的标准核函数有以下几种：
1. (K(x,x_j)=x^T x_j)
2. (K(x,x_j)=(x^T x_j + 1)^d)
3. 径向基核：(K(x,x_j)=\exp\left(-\frac{|x - x_j|^2}{2\sigma^2}\right))
4. (K(x,x_j)=\tan(\kappa x^T x_j+\theta))

基于 LS - SVM 的有限元模型更新有四个步骤：
1. 采样技术 ：在结构工程中，有限元模型更新时通常需要进行计算密集型的有限元分析。因此，选择合理且具有代表性的样本点来节省计算时间和提高预测模型精度至关重要。这里使用 D - 最优设计来选择样本点。
2. 样本计算 ：在计算样本时，需要考虑模态匹配。
3. 样本数据预处理 ：假设特征为模态频率，采样数据可以通过以下公式进行处理：
(f_j^ =\frac{f_j - f_{min}}{f_{max}-f_{min}})
其中，(f_{min}) 是模型频率的最小值，(f_{max}) 是最大值。 <