幂变换在一维距离像目标识别中的作用分析

幂变换是一种一维距离像非线性预处理方法,服从任意概率分布的随机变量经幂变换后更接近于高斯分布,为选用基于高斯分布的分类器提供了方便,因此对提高识别率有一定的作用。文中分析了在应用中为得到好的识别效果幂变换系数如何取值的问题。取不同的幂变换系数对多批飞机在不同噪声环境下的距离像进行幂变换,然后用径向基函数分类器进行分类。根据实测数据处理后的结果分析,为了提高识别率,应根据信号的信噪比选择幂变换系数对距离像进行预处理。     

幂变换对雷达目标HRRP识别的性能影响

分析了幂变换对雷达目标高分辨距离像的特性影响.从类别可分性角度研究了高分辨距离像(HRRP)经幂变换后,其类内和类间相关系数变化情况以及对特征提取的性能影响.采用主分量分析法对原始HRRP和经过幂变换的HRRP进行特征提取,用提取后的特征输入支持向量机分类器进行训练和学习.实验结果表明,幂变换减小了HRRP类内和类间相关系数的差别,进而影响特征提取性能.     

雷达高分辨距离像子带融合识别算法

针对雷达高分辨距离像（HRRP）目标识别问题,对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。提出一种相关系数相加法子带融合识别算法,由于该方法充分利用了回波信息,因而能获得更好的识别性能,实验仿真验证了这一结论,分析表明算法具有计算复杂度低的优点,因此可实际应用于雷达自动目标识别。     

用改进核函数提高SVM的雷达目标识别率

对支持向量机中的高斯核进行了改进,利用改进的高斯核构造了一维高分辨率距离像的雷达目标识别算法,并将幂变换引入预处理过程.该技术提高了识别率,减少了识别时间;同时对所完成的目标识别算法的性能进行了评估,从方位角大小、信噪比和训练数据大小三个方面验证了该算法的稳健性.     

基于BP网络的雷达目标距离像识别性能仿真

针对反向传播(BP)神经网络用于高分辨率雷达目标距离像分类的问题.讨论了对识别性能产生影响的主要因素:训练算法的选择、输入数据的预处理方法以及神经网络的参数设计。利用4种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法得到目标的一维距离像,对于从不同方位角范围内获得的距离像,用BP神经网络对目标识别的性能进行了仿真测试,结果表明选择弹性传播算法或模拟退火弹性传播算法训练网络时具有更好的分类性能,而且对输入样本进行对数变换也有助于提高识别率。     

一种基于多特征提取的雷达目标识别方法研究

直接利用雷达高分辨一维距离像或是提取一维像单一特征进行目标识别难以取得理想效果.为了更好地反映雷达目标本身的物理特性,提高雷达目标识别率,对雷达目标高分辨一维距离像的频谱幅度、能量聚集区长度、散射中心数目和中心矩特征进行提取并构成多特征向量,描述雷达目标高分辨一维距离像频域、能量等物理特性,采用主成分分析方法进行特征维...     

压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用

高分辨距离像(HRRP)目标识别算法很多,在其利用高分辨距离像蕴含的目标结构信息的同时,也需要面对数据量巨大的难题.事实上,尽管高分辨距离像数据量巨大,但却是稀疏的,然而利用其稀疏特性进行识别的方法却不多.为此,提出了一种基于压缩感知稀疏表示方法实现目标识别的算法.该算法首先采用遗传正交匹配追踪(OMP)算法对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得类别字典,然后根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别.仿真实验证明,所提算法简捷、识别率更高,相较于常规算法识别率提高最多可达20％,并且在受到噪声干扰情况下依然能够稳健地识别目标.     

小波谱估计用于雷达目标成像和识别

研究了小波变换谱估计用于频率步进毫米波高分辨力雷达目标一维距离像的成像方法．选用已调高斯函数作为小波基函数,进行小波变换的信号功率谱估计,获得高质量的频率步进毫米波雷达目标的一维距离像．实验结果表明这种方法对于提高目标识别率是有效的     

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。     

一种新的雷达高分辨距离像平移不变特征

针对雷达自动目标识别(RATR)中高分辨距离像(HRRP)的平移敏感性,从HRRP中提取出一种新的距离像平移不变特征:距离像幅度谱差分。理论分析的结果表明距离像幅度谱差分特征比距离像幅度谱特征更适合于RATR。采用外场实测数据,分别训练了最短距离分类器和SVM分类器,两种分类器的识别结果均表明,相比幅度谱特征,幅度谱差分特征可提高数据可分性并显著提高识别率。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

用对数平均双谱识别飞机的原理和方法

文章首先定义了对数双谱并给出了与目标识别有关的三个性质,接着推导了目标对数双谱与高分辨距离像对数双谱之间的关系,由此提出了对数双谱自动目标识别的距离准则和实现方法.外场实测数据的计算机仿真表明,该方法适用于飞机识别,是有效的和可行的.     

一种获取雷达目标一维距离像的方法

利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题。本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术,研究了一种利用目标回波,逐次获取一维距离像的方法。与冲激雷达相比,这种方法能显著提高信噪比,并且这个方法的收敛速度快,一般迭代10次以内即达到稳定。     

基于雷达宽窄带多特征信息融合的空中目标识别

宽带高分辨一维距离像(HRRP)含有丰富的目标特征信息,是进行型号识别的良好特征。窄带特征所携带的目标信息虽不如宽带丰富,但其与宽带特征有很强的互补性,且有识别距离远、受目标姿态影响小等优点。因此,综合利用目标的宽、窄带特征进行识别能够提高识别系统性能。文中分析了以HRRP的功率谱和目标速度、高度为识别特征的宽窄带识别系统的特点,利用DS证据理论,实现了基于宽窄带识别结果的决策层融合目标识别;外场实测数据的实验结果表明了该方法的有效性。     

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。     

穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法

现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征.为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人...     

基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别

针对高分辨距离像(HRRP)的姿态敏感性和平移变化敏感性,提出用HRRP偶数阶中心矩特征进行目标识别.该方法用小波去噪方法提高HRRP的信噪比,在此基础上提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,为了降低特征矢量的维数,可以只把具有较强稳定性的偶数阶中心矩作为特征向量,以适用于组合特征的最近邻模糊分类算法对中心矩特征进行处理.实测卫星数据的验证结果显示,该方法在减少存储量和计算量的同时取得了非常好的识别效果.