一种基于广义似然比检测的雷达目标识别新方法

为了实现发射周期内目标的实时识别,首先建立了E脉冲激励下目标回波的二元假设检验模型,在此基础上导出了识别目标的广义似然比检测量,并从理论上给出了计算目标识别概率的解析表达式.基于数值计算的三种细导线目标散射场数据的仿真实验以及理论计算结果表明,本文提出的基于广义似然比检测目标识别新方法的实验目标识别性能与其理论计算值是一致的,且其目标识别性能优于直接发射E脉冲目标识别方法.     

一种基于峰值匹配的SAR目标识别方法

文章提出了一种基于峰值匹配的SAR目标识别方法。采用最近邻匹配算法构建测试样本峰值特征集与模板样本峰值特征集之间的对应关系。在此匹配关系的基础上,设计了稳健的匹配度准则评价两组峰值特征集的匹配度,并根据最大匹配度的准则判定目标类别。在MSTAR数据集进行目标识别实验验证提出方法的有效性。     

一种综合考虑目标检测与估计的波形设计方法

讨论了在综合考虑目标检测与估计性能的条件下,雷达发射波形的优化设计问题.由于衡量目标检测与估计性能的直接指标是信噪比(SNR)和互信息(MI),文中采用将SNR作为约束条件下最大化MI的准则,通过引入发射信号的自相关序列将优化目标转发为凸优化问题,进而优化设计发射波形.仿真实验的结果表明,利用该方法所设计的波形能够满足输出SNR约束(对于目标检测性能)且同时能够最大化MI(对应目标估计性能).     

基于峰值匹配的SAR图像飞机目标识别方法

针对SAR图像飞机目标识别过程中的目标识别问题,提出一种基于峰值匹配的目标识别方法。该方法首先使用基于8邻域像素检测局部极大值的峰值提取方法提取目标和模板的峰值特征点;然后对目标进行方位角计算,设定置信区间从而缩小需要匹配的模板库;最后计算目标图像峰值点集与模板图像峰值点集的匹配代价函数,当匹配代价函数取最小值时表明目标与相应模板图像相匹配。实验结果表明该算法有效,且分类性能和分类效率较现有的一些算法有所提升。     

基于轨道匹配和改进的空间目标识别方法

空间目标识别就是对外层空间运行的目标进行类型或属性辨认。空间目标一般是沿着固有轨道运动的目标,它的轨道根数是表征其运行规律的主要参数,也是进行空间识别的基础。该文提出了一种基于轨道匹配改进的空间目标识别方法。利用空间目标运动的规律性,对目标的雷达观测数据进行初轨计算、轨道匹配和轨道改进三个部分的处理,对目标的不同圈次观测数据进行关联和积累,并在优化轨道根数的同时实现对空间目标的匹配识别。针对匹配识别模糊情况,通过分析比较轨道改进收敛时的根数内符合误差和观测数据的残差,确定最可能的匹配识别结果。仿真实验结果说明了该方法的有效性。     

基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法

针对反导目标识别系统需对具有不同重要性的目标类别进行不同精度识别这一问题,提出一种基于直觉模糊核匹配追踪的目标识别方法.该方法利用核匹配追踪算法及平方间隔损失函数的优势设计了基于平方间隔损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机,并进一步扩展到任意非平方间隔损失函数,建立基于任意损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机.提出直觉模糊...     

基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法

弹道目标检测与识别问题是天基红外预警系统的核心难题之一。针对主动段弹道目标的检测和识别问题,分析了传统的基于空间和时间特征信息的弹道目标检测与识别方法。利用目标辐射空间与光谱的一致性,提出一种基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法,将空域目标检测和谱域目标识别两个环节进行联合处理。实验证明,该方法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、虚警概率低、具有较强的实时性。     

一种基于匹配滤波的红外小目标检测系统

低信噪比条件下的小目标检测问题一直是近些年来国内外学者研究的一个热门课题。目前,围绕这一课题已经发展了许多有实际意义的检测算法和处理机体系结构。本文在总结前人研究成果的基础上,针对复杂背景红外图像的统计特性,提出了一种基于组合式空间匹配滤波器的运动小目标检测方法。     

非相参雷达目标回波的特征提取方法研究

在着重研究非相参雷达视频回波的基础上，对目标视频回波数据作预处理，借鉴波形特征树的波形特征描述方法，研究了一种基于非相参雷达目标回波的特征提取算法，并用大量的真实雷达目标数据对这种方法进行检验，实验结果表明，这种方法能有效描述目标特性。     

基于凸优化方法的认知雷达波形设计

针对认知雷达扩展目标检测的问题,提出了一种与目标散射特性相关的相位编码信号设计方法,利用半正定松弛将输出信噪比的优化问题松弛为一个凸优化问题,并利用一维交互迭代搜索逼近原问题的全局最优解。该方法具有收敛速度块、运算量小等优点,能够准确逼近全局最优解。     

检测性能约束下目标估计的波形优化设计

为了提高杂波背景下检测性能约束的扩展目标估计性能,提出一种基于凸优化和随机化方法的波形优化设计算法。文中考虑了实际雷达系统应用对目标检测性能的要求,定义了随机目标场景下的信杂噪比,并将之作为约束条件,以最大化接收回波与目标随机冲激响应之间的互信息作为优化准则,利用凸优化和随机化方法进行恒包络相位编码信号的设计。仿真实验结果表明,该算法获得的发射信号能够满足系统最低检测信杂噪比的要求,最大化互信息,提高了目标的估计性能,将扩展目标估计性能和检测性能有效统一起来。     

单基地雷达对隐身目标探测范围的研究

通过分析典型隐身目标的单站雷达散射截面,提出一种计算隐身目标雷达探测区域的新方法,由单基地雷达方程出发,从能量角度得到雷达探测判定不等式;采用一种新的雷达探测区域仿真计算的网格剖分方法,给出隐身目标探测范围的仿真计算流程。仿真计算了不同频段单基雷达对隐身目标的探测范围,验证了该方法的可行性。     

基于雷达点迹置信度统计的目标检测方法

低信噪比环境中对弱小目标的检测和跟踪已经在雷达数据处理领域中引起人们的广泛关注。检测前跟踪(TBD)方法对弱小目标的检测非常有效,其基本思想是为了避免恒虚警(CFAR)处理带来的信噪比损失,直接对原始数据进行检测。提出了点迹置信度方法对检测的原始数据进行量化,通过局部极值选取完成目标检测。     

一种基于粒子滤波的雷达目标似然比检测方法

针对非高斯背景下雷达目标似然比检测统计量难以甚至无法导出的问题,给出了基于粒子滤波的似然比检测模型,并针对粒子滤波不可避免地存在粒子退化而导致检测性能下降的问题,提出将重采样引入基于粒子滤波的统计检测中,仿真结果表明重采样的引入提高了算法的检测性能.应用本文方法对SwerlingⅡ起伏目标模型在不同杂波背景下的检测性能进行了仿真,验证了算法的有效性.     

基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。     

低分辨率雷达目标回波波形的特征提取与分类方法研究

分析了常规雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波波形携带与目标密切相关的信息,利用参数方法对目标波形进行分析并选取某些参数作为特征(或特征的一种表征)作为目标分类特征,可以对目标进行粗略的分类。在对目标回波进行特征分析的基础上,用抽取的特征量构造了几种目标模板。采用实测数据的实验结果表明该方法在分类效果方面的有效性:既可区分不同机型的飞机,又可把单架和多架飞机区分开来。     

基于小波分析的脉冲信号波形检测方法

通过对多种小波函数的分析、比较,提出了一种基于小波分析的脉冲信号时域波形检测方法,该方法利用小波变换模的极大值特性,较好地实现了对脉冲成形信号波形参数的检测。理论分析和仿真研究结果表明,该方法对高斯噪声信道具有较强的适应能力,并且算法简单、运算量小、信号参数检测精度高,具有较好的工程应用前景。