复杂目标F-117A电磁散射特性及一维距离像的仿真

利用全波电磁仿真技术对F-117A的散射特性进行了研究,给出了不同极化、频带、空间方位下 F-117A的散射特性,并进一步给出了依据单色波散射数据仿真目标的一维距离像(Range Profile)的研究,得出F-117A一些特有的电磁散射特性及一维距离像.     

基于一维距离像的雷达目标识别研究进展

现代高分辨雷达为雷达目标识别提供了新的途径,相应的高分辨一维距离像具有易获取和处理的特点,同时还能够揭示出目标径向结构的分布特性,因而在目标识别领域具有良好的应用前景.文中分析了基于一维距离像的雷达目标识别研究现状,包括一维距离像的模型、距离像特性分析、特征提取方法以及分类器的设计方法等,并且指出了高分辨一维距离像目标识别今后的研究方向.     

基于一维距离像的目标识别方法

基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

基于一维距离像的雷达目标识别方法研究

通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性,并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题,提出两种比较实用的解决方案。     

舰船目标一维距离像特性分析

针对舰船一维距离像目标识别中目标位置、海面起伏和雷达信号形式等参数不确定造成识别困难的问题,建立了舰船散射中心模型,对舰船目标的一维距离像进行仿真,研究了距离像对姿态角、海面起伏、雷达带宽以及加窗处理的敏感性,并通过CST微波工作室对仿真结果进行验证。结果显示,一维距离像对方位角具有强敏感性,但在一定角度范围内,一维距离像具有相似性;雷达带宽越窄,一维距离像的方位角敏感度越低;海面起伏越小,海面的多径效应越显著;加窗处理可以抑制距离旁瓣,但同时展宽主瓣,降低了雷达距离分辨力。     

雷达目标一维距离像的特征分析

针对一维距离像对姿态角敏感和回波时延的问题．对雷达目标一维距离像的特征进行了分析，结合散射点回波功率的特征提取与傅里叶变换．提出了一种雷达目标识别的方法。     

基于线性内插神经网络的雷达目标一维距离像识别

本文提出一种新颖的神经网络模型－－线性内插神经网络用于雷达目标一维距离像识别,它可避开提取不变特征的难点,利用目标一维距离像特征随姿态变化的信息来提高目标识别性能,实验结果表明,采用ＬＩＮＮ很好地解决了在大的廨范围内识别目标时所存在的计算量与识别率的矛盾,提高了雷达对任决任意姿态目标的识别性能。     

高分辨雷达一维距离像研究

文中基于散射点模型解释了一维距离像的形成原理,分析了一维距离像的特点,并进行了仿真实验。同时对仿真结果进行了分析,为雷达目标一维距离像特征提取和识别提供了一定的理论参考。     

基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究

基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法（MCC）和主分量分析方法（PCA）对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。     

基于改进方位弯折的一维距离像雷达目标识别

传统的基于方位弯折算法对一维距离像进行目标识别时,测试数据与参考距离像序列的动态弯折在端点对齐的情况下才能进行。针对传统动态方位弯折端点严格约束的局限性,提出一种端点松弛的算法,采用一种改进的基于方位弯折算法,实现雷达目标的识别。对三种飞机的实测数据进行了仿真实验,结果表明该方法的有效性。     

基于一维距离像序列的弹道目标融合识别研究*

一维距离像是宽带雷达目标识别的重要特征之一.本文根据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型.然后提取具有平移不变性的中心矩和双谱作为待识别特征向量,并分别使用K-L变换和局部双谱法对提取到的中心矩和双谱特征进行降维.将降维后的特征分别输入支持向量机进行分类识别,最后将支持向量机的输出进行决策级融合,得到待识别目标的识别概率.与基于单特征量的识别方法相比,本文提出的方法不仅具有较高的识别率,而且具有良好的抗噪能力.     

基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别

为了改善基于卷积神经网络（CNN）的雷达目标识别模型的泛化能力,本文将深度适配网络（DAN）方法引入到高分辨一维距离像（HRRP）目标识别中。为了进一步提高DAN方法的性能,创新性地提出了混合核函数MMD代替传统DAN中的多核MMD,设计了基于混合核函数的MMD损失函数。本文使用服从瑞利分布的海杂波来干扰目标域数据。网络模型中使用一维CNN提取特征,使用混合核函数DAN来减少源域和目标域间特征分布的差异。实验表明,相对常规迁移学习方法和DAN方法, 在海杂波影响下该方法可将目标域数据识别率提高15%左右,显著提高了模型的泛化性能和鲁棒性。     

一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法

 针对雷达高分辨距离像(HRRP)的幅度敏感性,现有HRRP雷达自动目标识别(RATR)方法一般简单地能量归一化.本文借鉴切空间距离的思想,提出一种利用HRRP回波强度信息提高识别精度的方法,实测数据仿真试验证明与传统方法相比,该方法可提高识别率约5个百分点.     

基于稳健变分自编码模型的雷达高分辨距离像目标识别算法

对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,基于变分自编码器构建了稳健变分自编码模型.该模型不仅能够获取稳健有效的识别特征,而且在一定程度上保存了数据的帧内结构信息,较大地提高了目标的平均识别率.基于实测HRRP数据验证了所提算法的有效性.     

基于卷积神经网络的雷达目标HRRP分类识别方法

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。     

基于深度学习的HRRP舰船目标识别性能分析

针对分辨率、信噪比、补零及深度置信网络等对深度学习舰船目标识别性能的影响问题,文中开展了基于实测数据的相关实验分析,整个实验分析处理过程包括回波信号对齐、数据脉冲压缩、信号能量归一化、深度学习模型训练、分类器设计及判决输出。实验分析结论为深刻理解基于深度学习的高分辨距离像舰船目标识别技术原理内涵,开展舰船目标识别工程化应用设计奠定了坚实的基础。     

基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

基于特征模板的高距离分辨率雷达像自动目标识别

提出了一种结合功率变换的高距离分辨率雷达像预处理新方法。根据时域——频域能量等价性,利用奇异值分解形成一种频域特征模板。在用这种模板针对MSTAR中的3类雷达目标实测数据进行的识别实验中,获得了较高的正确识别率。     

基于一维距离像序列的进动目标参数估计

高分辨一维距离像为识别弹道目标的重要方式,但单幅距离像并不能得到目标真实尺寸,也不能得到目标的进动参数。利用弹道目标的一维距离像尺寸序列的信号模型,提出一种估计弹道目标真实尺寸、进动周期和进动角的新方法。该方法先对尺寸序列采用四参数模型进行曲线拟合,估计出包括进动周期在内的信号参数,得到包括目标真实尺寸、进动角和目标姿态角三个未知数在内的二个方程;再利用弹道目标零攻角的再入特性,得到目标姿态角,从而解出目标真实尺寸和进动角。仿真结果表明该方法的有效性。     

一种利用目标雷达高分辨距离像幅度起伏特性的特征提取新方法

为了松弛高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性,传统的雷达HRRP目标识别方法大都采用目标在一定方位角域内的平均像作为方位模板.实际上,距离像的幅度起伏特性也包含了一定的目标特征信息.本文基于散射点模型理论,提出了一种利用距离像幅度起伏特性的特征提取新方法.新方法提取的加权距离像特征反映了各个距离单元内目标散射点的分布情况,可以更好地描述目标散射特性.基于外场实测数据的识别实验结果表明,新的特征提取方法可以大幅度地提高识别性能.