红外/毫米波复合制导目标识别技术研究

介绍了多模复合制导的基本原理，技术难点以及国内外研究动态。在此基础上，提出了红外/毫米波复合制导中目标识别处理的一种软硬件实现方案，最后预测了该技术的发展趋势。     

结合雷达目标特征的红外成像目标识别

由于单传感器在导弹的目标识别和跟踪方面存在的固有缺陷,近年来,数据融合技术在这一方面得到广泛地应用和研究。文中提出了在双模（ 雷达,红外） 数据融合方案中,结合雷达目标特征的红外成像目标识别方法,并详细讨论了所涉及的图像处理技术（ 区域分割,骨架提取） 和人工神经网络分类技术。最后给出了实验结果和结论。     

基于目标识别的光电多传感器信息融合技术

针对军事上的目标识别问题，论述了光电多传感器信息融合技术，包括光电多传感器信息融合的概念，原理，算法及应用。指出了光电多传感器信息融 存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势。     

雷达目标识别技术

雷达目标识别作为雷达技术发展的必然，成为现代雷达技术重要的研究方向之一。虽然雷达目标识别技术的有一定的进展，但还没有到完全解决问题的阶段，仅仅是广泛进行研究物一开端。本文对上前几种主要的雷达目标识别技术作了阐述，期望对雷达目标识别技术的研究概貌有一个清晰的认识。     

用于雷达目标识别的层次化信息融合算法

基于对目标识别特点的认识，提出了可用于坦克目标识别的层次化信息融合算法，对高分辨率毫米波非相干雷达，毫米波辐射计及红外辐射计等目标识别概率进行了的融合实验表明，该算法不仅可融合不同层次的信息，而且具有较强的处理信息不确定性的能力和容错能力，极大地提高了目标识别概率。     

数据融合处理中的目标识别技术

目标识别数据融合技术是数据融合处理技术的一个基本应用,对目标识别数据融合技术做了详细的介绍,并重点分析了证据推量（D－S）和聚类分析这两种目标识别方法。     

向量相似度在雷达目标识别中的应用

在给出向量相似度的定义的基础上提出了一种新的雷达目标特征融合方法--向量相似度法.并给出了模板的概念,通过计算目标的各个特征向量与其特征模板的向量相似度,进而计算出了目标与其模板的综合可信度,最后由综合可信度得出识别结果.此识别方法充分利用了雷达目标各个特征的多次测量信息,能够有效地提高雷达目标的识别率,特别是在目标信息极为有限的情况下此方法优势更为明显,对空中目标识别具有重要意义.     

雷达目标识别技术

雷达目标识别作为雷达技术发展的必然,成为现代雷达技术重要的研究方向之一。虽然雷达目标识别技术的研究有一定的进展,但还没有到完全解决问题的阶段,仅仅是广泛进行研究的开端。本文对目前几种主要的雷达目标识别技术作了阐述,期望对雷达目标识别技术的研究概貌有一个清晰的认识。     

递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用

本文使用Dempster-Shafer技术讨论了递归时空信息融合的集中(或分配)算法。与Bayes算法相比,Dempster-Shafer技术具有较强的处理信息的不确定性的能力。集中算法是将所有信息汇集于中心处理器中进行处理;而分配算法则是依靠各分散的分处理器分担运算量,这样可增加计算能力。改进的算法可有效地应用于采用两种探测器的目标识别:毫米波辐射计、红外搜索和跟踪探测器。     

多元红外双色导引头目标识别技术研究

结合多元红外双色探测系统,对双色目标识别技术进行研究：采用辐射源位置信息确定中短波同源脉冲,并计算双色比,根据目标特性和干扰特性设置双色比门限,利用同源脉冲确定结果和双色比门限进行目标识别。实验结果表明,采用双色目标识别技术提高了目标识别的准确性,提高了导引头的抗干扰能力。     

基于雷达和图像融合的3D车辆定位与识别

本文针对三维车辆的定位和识别问题,提出了一种融合雷达和图像信息的新方法.结合雷达的滤波信息和图像的灰度信息建立视觉窗口,确定车辆的平移参数,并缩小了图像处理区域,降低了环境噪声.以改进的Hausdorff距离为依据建立目标的姿态评价函数,通过全局寻优确定车辆的旋转参数,降低了计算损耗,避免了噪声点对模型匹配的影响.车辆识别以定位技术为基础,各模型在最优姿态下的评价函数值决定了车辆的类型.三维仿真场景实验证明,该方法能有效地实现车辆的定位与识别.     

一种红外目标自动识别算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外目标自动识别方法,推导了不变矩的计算公式,以试验数据为依据分析了噪声的影响.试验结果表明,对于仅含有一个飞机目标的红外图像,本文提出的方法的识别准确率可达到80%以上.     

雷达目标识别技术综述

雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂的系统工程,是现代雷达技术的重要发展方向之一。文中总结了目标特性的研究现状,针对不同的识别对象,如弹道导弹、空中目标、海上目标和地面等目标,对现有的识别方法进行了梳理,并分析了雷达目标识别技术的发展方向。     

雷达目标识别技术述评

首先对雷达目标识别研究领域已经取得的成果和存在的问题进行简单的回顾。然后结合对空警戒雷达,阐明低分辨雷达目标识别研究的具体思路。     

多元红外双色导引头目标识别技术研究

结合多元红外双色探测系统,对双色目标识别技术进行研究：采用辐射源位置信息确定中短波同源脉冲,并计算双色比,根据目标特性和干扰特性设置双色比门限,利用同源脉冲确定结果和双色比门限进行目标识别。实验结果表明,采用双色目标识别技术提高了目标识别的准确性,提高了导引头的抗干扰能力。     

发展中的雷达目标识别

随着雷达技术的发展,雷达目标识别日益受到广泛重视。本文综述了雷达目标识别的重要进展,并特别指出了高频区目标识别急需解决的一些问题。     

地面红外目标图像识别方法研究

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下,目标难以检测识别的问题,在分析地面目标红外图像场景的基础上,首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景,采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点,用扩展像素标记法对图像进行区域标记,然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征,并采用模糊综合评判方法识别目标.对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验,结果表明,该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力,能有效识别出目标,并且易于用并行处理和硬件实现.     

弹道中段目标雷达综合识别研究*

中段是弹道导弹防御的主要阶段,也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性,首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值,然后利用D-S证据理论实现当前观测周期多特征的融合识别,最后利用D-S证据理论实现当前观测周期与以往观测周期在时间域的序贯融合识别。仿真结果证明了本文方法的有效性。