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地基雷达的探测与识别能力是整个弹道导弹防御系统识别能力的重要支撑.其主要是以多普勒频移成像和距离高分辨率能力实现对真假目标的识别,目标识别的方法包括基于RCS的识别方法、基于一维像的识别方法和基于二维像的识别方法,其中带宽外推目标识别技术使得宽带雷达成像技术取得了重大进展.在对地基雷达功能与实现过程、目标识别方法进行分析的基础上,从角位置测量、距离测量,径向速度测量三个方面对地基雷达探测与识别能力进行了分析. 相似文献
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分析了弹道中段雷达面临的识别环境及其识别特点,系统归纳了弹道中段雷达目标识别方法.根据所采用的特征不同,将弹道中段雷达目标识别方法分为基于结构特征的识别方法、基于弹道特征的识别方法和基于微运动特征的识别方法.详细阐述了三种识别方法的物理基础和研究进展,分析了它们各自的特点,最后展望了弹道中段雷达目标识别的发展趋势. 相似文献
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与现有的机器学习算法相比,在有限样木的情况下,支撑矢量机具有更强的分类推广能力。该文在提出利用非线性映射进行探地雷达目标识别的基础上,将多同标识别支撑矢量机与探地雷达目标识别相结合,得到了基于一对一(Oneagainst one)支撑矢量机的探地雷达多目标识别方法。所提方法包括基于一对一的探地雷达多目标识别方法、交叉验证的参数选取方法、多通道识别方法:并且和传统的神经网络识别方法进行对比分析。所提识别方法可以与各种目标特征选取方法相结合。对实测数据的对比处理表明所提办法优于传统探地雷达目标识别方法,所得结论对探地雷达目标识别的研究有指导意义。 相似文献
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对雷达信号模式识别技术进行了讨论,在传统模式识别算法的基础上提出了基于图形的雷达信号模式识别算法,对其中的BARC图形匹配算法进行了介绍。并在Matlab软件平台上实现了该算法。并针对实际雷达信号对该算法的性能进行了分析。 相似文献
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研究了新兴的谐波雷达目标识别方法。与一般雷达探测技术相比,谐波雷达在探测非线性散射体时能提供更多的信息,提高了识别概率。仿真结果也表明谐波雷达具有良好的目标识别性能和极强的抗干扰能力。 相似文献
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低分辨雷达目标智能识别的最新进展 总被引:1,自引:1,他引:0
低分辨雷达目标智能识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。本文分析了低分辨雷达目标智能识别的难点和要解决的关键技术,综述了国内外低分辨雷达目标智能识别研究的最新进展。提出了发展低分辨雷达目标智能识别能力的设想。 相似文献
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基于小波分解及KCN的雷达目标特征提取 总被引:6,自引:1,他引:5
讨论了利用一维距离像进行雷达目标识别的特征提取。从缩减表征距离像的特征维数和表征目标所需特征数出发,提出了一种基于小波分解及KCN的目标特征提取方法。为比较不同特征提取方法及所提取特征的性能,引入了Fisher距离来表明各类的类内紧致性和类间分离性。实验结果表明能够有效地进行特征提取。 相似文献
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基于中心矩特征的空间目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,有效地利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要的意义。该文利用空间目标回波的距离维信号来进行识别。中心矩特征具有平移不变性,是一种简单有效的波形特征提取算法。文中首先提取中心矩作为特征向量,再采用Fisher判据进一步进行特征压缩,最后利。用支撑矢量机(SVM)分类算法实现识别。基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力。 相似文献
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基于核函数的雷达一维距离像目标识别 总被引:6,自引:0,他引:6
该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样小进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量机方法较其它两种方法更为有效,并对实验结果给出了合理的解释。 相似文献
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卷积神经网络通过卷积和池化操作提取图像在各个层次上的特征进而对目标进行有效识别,是深度学习网络中应用最广泛的一种。文中围绕一维距离像雷达导引头自动目标识别,开展基于卷积神经网络的目标高分辨距离像分类识别方法研究。首先,基于空中目标一维距离像姿态敏感性仿真生成近似平行交会条件下不同类型目标的高分辨距离像数据集;其次,构建一种一维卷积神经网络结构对目标高分辨距离像进行分类识别;作为比较,针对同类高分辨距离像数据集,分析了主成分分析-支持向量机方法的目标分类识别效果。结果表明:基于卷积神经网络的目标分类识别算法有更好的识别能力,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较强的适应性。 相似文献