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1.
基于一维散射中心匹配的雷达目标识别   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
本文提出了一种新的基于目标一维散射中心匹配的雷达目标识别方法.该方法在计算两目标匹配函数之前,先根据目标尺寸大小在目标中心附近设定一个距离窗,将位于此距离窗以外的散射中心剔除,以减轻目标区域以外虚假散射中心的影响.对剩下的目标散射中心,根据两目标散射中心之间的距离,对目标之间的散射中心配对,然后定义两目标的匹配函数为所有配对散射中心的"匹配能量"和与两目标所有散射中心能量和的比值.对五类目标缩比模型的外场测量数据进行分类识别实验,结果表明该方法具有良好的目标识别能力,而且对加性高斯白噪声和雷达带宽不敏感.  相似文献
2.
模糊聚类和模糊模式识别在目标识别中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的目标识别方法,并成功应用于海上舰船识别分类;同时引入聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选取上存在的主观性.对于给定特征的海上舰船目标,仿真实现了对目标的聚类分析,获得目标的分类并形成标准模型库,并通过模糊模式识别对后继获得的目标特征样本在标准模型库中进行匹配,应用最大贴近度原则完成目标识别.仿真结果表明:对于复杂的战场环境,两种方法的结合是可行和有效的,可以满足战时实时性和准确性的要求,具有一定的应用前景.  相似文献
3.
支持向量机在目标分类中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
于昕  韩崇昭  雷明明 《电光与控制》2006,13(4):13-15,23
目标分类是一个决策过程,支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,是目前较为理想的分类工具之一。本文介绍了支持向量机的理论背景和一些新的进展,及其在理论和实际应用中面临的难题。还对支持向量机在多元分类中的应用进行了讨论,并给出了实例。  相似文献
4.
复AR双谱及在常规雷达目标分类中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
丁建江  张贤达 《信号处理》2002,18(6):556-559
根据飞机喷气发动机调制(JEM)特征产生机理和参数模型及常规雷达回波特点,本文采用复AR双谱技术分析了常规雷达回波中的JEM特征,揭示了回波中JEM频率和径向Doppler频率之间的耦合关系,并从双谱切片中提取了相对不变的JEM周期特征。提出了基于JEM周期特征的目标分类方法。实测数据分类实验表明:JEM周期特征用于常规雷达飞机目标分类是有效的。  相似文献
5.
空地导弹雷达导引头最新技术进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
本文总结了国外空地导弹雷达导引头最新进展,对当前空地导弹雷达导引头研制中存在的关键技术进行了分析,认为常规毫米波雷达导引头由于受方位分辨率限制很难彻底解决目标自动分类问题,毫米波雷达与红外成像或SAR成像复合制导技术可以从根本上解决目标自动分类问题,必将在未来精确制导领域发挥重要作用。  相似文献
6.
态势评估中的目标编群问题研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
目标编群是态势评估中需要解决的一个重要问题。首先建立了一种相似性测度模型,该模型通过对目标平台属性进行"乘运算"和"加运算"两方面的相似测度,因而对目标间的相似性能做出快速的判别,而且能更准确有效地判断目标对象间的相似性程度,加强目标辨别能力,降低错误编群的概率。在此基础上,给出了群递增形成算法,最后以一组数据验证了该算法可快速有效实现目标编群。  相似文献
7.
利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径.  相似文献
8.
矩形和(椭)圆区域目标的分类识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
朱殿尧  卞红雨 《激光与红外》2009,39(11):1228-1232
研究了矩形与(椭)圆形区域目标的分类识别问题,详细阐述了区分矩形和(椭)圆形区域目标的方法和步骤.在二值图像中存在着不同角度和尺寸的矩形与(椭)圆形区域目标,通过两种目标的面积、周长与其边界框对应参数的关系很好地区分了矩形和(椭)圆形目标,并给出目标的中心位置、长度(或长轴长)、宽度(或短轴长)、周长、面积及最小惯性轴的角度等重要几何参数.该方法直观,且具有旋转、平移、尺度不变性.  相似文献
9.
高分辨率雷达信号参数对目标识别的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用模板匹配分类器,对具有大、中、小3个尺寸级别的9类目标进行基于高分辨率雷达距离像(HRRP)的识别仿真试验,系统地研究了识别概率-信噪比-雷达带宽/载频之间的三维变化关系,分析了雷达信号参数对目标识别的影响,得到了有价值的研究结论。  相似文献
10.
分形在PRC-CW雷达目标回波分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对近程伪码调相毫米波雷达复杂目标回波具有很强非线性的特点,以伪码调相毫米波雷达相关处理后的回波数据为对象,以分形理论为工具来研究目标回波的复杂性和不规则性,提出将目标回波的分形维数作为特征参数。外场实测数据计算结果表明,不同目标的关联维数有较明显的差异,可以作为特征参数用于目标分类和识别。  相似文献
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