一种基于时频分析的目标架次识别方法

针对常规窄带雷达无法直接在距离和方位上识别目标架次的缺陷,利用编队目标间距引起的多普勒频率的差异,给出了一种基于时频分析的窄带雷达目标架次识别方法．该方法既有良好的时频分辨特性,同时又能抑制交叉项,因而能对目标架次做出准确的判断．计算机仿真结果验证了该方法的有效性．     

一种基于参数模型的雷达目标架次检测方法

在研究时变自回归模型及非平稳信号时变频率估计的基础上,提出一种基于时变自回归模型的编队目标架次检测新方法．该方法利用时变自回归模型在短数据情况下可精确描述非平稳信号时频特性的优势,融合回波信号时变频率的精确估计和编队目标在距离上的分辨性能,检测编队目标架次．实测数据实验实现了短数据情况下的4架次编队目标架次检测．     

基于延时相关和FRFT的编队目标架次分辨方法

为较好满足窄带雷达的防空作战需求,提出了一种基于延时相关和分数阶傅里叶变换(FRFT)的空中编队目标架次分辨方法.该方法首先利用延时相关法粗略估计出回波信号的多普勒调频斜率,依据调频斜率和FRFT阶次的对应关系,获得最优变换阶次的粗略值;然后以FRFT后信号的熵值为最小化目标函数,提出一种精确搜索最优变换阶次算法,并以此最优变换阶次对回波信号进行FRFT,从而实现在分数阶多普勒域的目标架次分辨.仿真结果表明,本文所提方法具有较好的多普勒分辨性能,编队目标架次识别准确率较传统的短时傅里叶变换(STFT)、维格纳分布(WVD)分析方法有显著提高.     

一种旋翼类飞机的架次分辨方法

针对旋翼类飞机回波中数据缺失和微多普勒调制干扰的问题,提出了一种旋翼类飞机的架次分辨方法.该方法首先利用平滑l0范数重构算法(SL0)将稀疏回波重构成原始回波;然后利用复数经验模态分解(CEMD)方法对旋翼类飞机回波进行分解,从中分离出旋翼回波和机身回波;最后在多普勒域对机身回波进行处理,分辨出目标架次.仿真结果表明,该方法能够有效解决回波数据缺失问题及去除旋翼回波在多普勒域产生的干扰,有效提高常规预警雷达对旋翼目标的架次分辨能力.     

基于多方法联合运用的低分辨雷达目标识别

针对低分辨雷达的特点,总结了当前低分辨雷达典型的目标识别方法,分析了各方法的有效性,讨论了基于A显波形特征的方法和基于调制谱特征目标识别方法的联合运用,提出多方法联合运用目标识别对策的思路及处理流程,为实际工程运用提供参考.     

一种高分辨率雷达目标检测方法

针对高分辨率雷达（HRR）目标检测问题，提出了一种多脉冲下扩展目标广义似然比检测方法．该方法首先对各距离分辨单元在方位向进行非相参积累，然后利用类似单个脉冲下扩展目标的广义似然比检测器来实现高分辨率雷达的检测．理论分析和仿真结果表明，该方法可明显提高高分辨率雷达的检测性能．     

一种基于模型的雷达超分辨方法

基于多目标及其雷达回波信号的建模，本文提出了一种实现雷达超分辨的新方法．该方法的基本思想是将空间上相距很近的多个目标的分辨转化为目标冲激响应的辨识，然后利用最小二乘法估计目标的冲激响应函数．文中还提出了距离分辨概率的概念，给出了其定义．仿真结果表明，新的超分辨方法是十分有效的，井且具有结构简单和分辨力高等特点．     

一种低分辨率雷达编队目标回波仿真方法

针对低分辨率雷达回波含有架次特征信息的状况,提出一种回波仿真方法.选用辛格函数作为散射中心函数,由多个散射中心函数的加权和逼近目标冲激响应,将发射信号与目标冲激响应卷积得到仿真回波.仿真回波对基于波形特征的编队目标架次判别的算法研究提供一定的数据支持.     

一种新的高速多目标参数检测算法

该文提出一种新的高速、多目标窄带雷达目标检测和参数估计算法。首先采用基于循环平稳的联合Keystone变换与模糊数搜索方法完成目标运动参数粗估计,然后在粗估计基础上采用联合频域距离徙动补偿处理与分数阶傅里叶变换方法完成目标检测及参数估计。该算法适用于多目标及存在距离徙动、多普勒扩散和多普勒模糊的情况,其保持了循环平稳计算复杂度低的优点,且克服了已有循环平稳算法在工程应用中估计精度低和运动参数估计范围受限的缺陷。计算机仿真和实测数据验证了算法的有效性。     

基于功率谱AMSF的微动特征提取算法

以旋转周期估计为核心的微动特征提取技术是对空间自旋目标、空间碎片和弹头等目标进行成像和识别的基础,转速估计的精度直接影响成像和识别的结果.从旋转目标的窄带雷达散射机理出发,建立了旋转散射点的基频回波模型.针对旋转运动导致窄带回波是多分量SFM信号的特征,对多分量SFM信号的频谱进行了分析,根据其周期特征,提出了基于信号功率谱AMSF的微动特征提取算法.通过仿真验证了该算法在较低的信噪比下有较高的精度和稳定性.该方法有较强的应用前景.     

基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法

针对支持向量机（SVM）对单一雷达目标高分辨距离像数据源识别率较低和鲁棒性较差的问题,结合雷达目标极化信息,生成了雷达目标的极化综合距离像,提出了一种基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法。应用该方法分别对四类实测和仿真目标的ISAR成像数据进行了处理和识别实验,所得结果明显优于单一极化状态下的正确识别率,且鲁棒性更高。     

雷达目标一维距离像的偶数阶中心矩特征的识别

针对雷达目标一维距离像的平移敏感性和姿态敏感性,提出一种提取一维距离像的偶数阶中心矩作为雷达目标特征的方法。用小波变换提高一维距离像的信噪比,在此基础上提取中心矩特征,再选取维数减半的比较稳定的偶数阶中心矩作为目标特征,以适用于支持向量机分类器进行识别分类。对实测雷达目标的数据进行试验,结果显示在减少模板特征向量的存储量和测试样本识别时的计算量的同时,得到了较高的识别率。     

基于DS的跟踪制导雷达与动能拦截器目标交接

目标识别匹配是跟踪制导雷达与动能拦截器成功交班的关键环节．从目标匹配角度,对雷达与导引头之间的交接问题进行了研究．首先提取和量化弹道目标典型识别特征,将每个特征作为一个证据,构造每个证据的基本置信指派函数,然后运用DS方法进行分布式计算融合,通过决策规则对融合结果进行判断,完成目标匹配．最后,用算例验证了DS方法对目标交接的有效性．     

稳健波束形成在高频雷达干扰抑制中的应用

利用一种新的扩展Capon波束形成器对高频地波雷达非平稳射频干扰进行抑制,在指定误差范围内搜索得到最优干扰抑制情况下的波束导向矢量,并用牛顿迭代法快速求解方程.高频雷达仿真和实验数据处理结果表明,该法较大改善了高频雷达抑制射频干扰的性能.     

树形级联SOM网络用于雷达目标一维距离像识别

在雷达目标识别中,由于雷达目标一维像特征提取容易,而且具有较好的识别效果,因此近来逐渐得到应用．但由于它是以散射点分布模型为依据的,对姿态变化非常敏感,为了提高对姿态变化范围较大的目标一维距离像的识别能力,在本文中,我们基于子波变换的多分辨分析理论及树形分层理论,提出一种级联SOM网络结构用于高分辨一维距离像的识别,并获得了令人满意的结果．     

利用尺度不变量特征的ISAR二维像自动识别技术

在平移、旋转、投影和遮挡等条件下,逆合成孔径雷达对目标成像不理想,会导致逆合成孔径雷达二维像目标识别困难．针对这个问题,提出了一种新的逆合成孔径雷达二维像特征提取方法,可以在不同的目标姿态获得有效的识别结果．利用尺度不变量变换,提取逆合成孔径雷达二维像的尺度信息,并按照从大到小的顺序重新排列,称为顺序尺度．将顺序尺度截取相同长度作为不变量特征,利用基于支持矢量机的识别算法选择RBF核函数,对逆合成孔径雷达二维像进行目标识别．仿真结果表明,利用顺序尺度作为特征变量,可以对逆合成孔径雷达二维像进行有效识别．