低分辨雷达目标识别方法研究

利用目标对对空警戒雷达发射波形的调制效应，采用2种不同的方法，提取出低分辨雷达飞机目标机型（大、小）和飞机目标架次可资分类的特征参数，作为飞机目标机型（大、小）和架次判别的特征向量、特征矢量，然后采用神经网络对目标进行分类识别，给出用BP神经网络进行训练和识别的结果，并在低分辨雷达目标识别样机系统对飞机目标进行分类识别试验中，验证了所提取特征的有效性。表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新的途径。     

低分辨雷达目标智能识别的最新进展

低分辨雷达目标智能识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。本文分析了低分辨雷达目标智能识别的难点和要解决的关键技术，综述了国内外低分辨雷达目标智能识别研究的最新进展。提出了发展低分辨雷达目标智能识别能力的设想。     

核Fisher判别方法在低分辨雷达目标识别中的应用

将机器学习领域新的研究成果应用到雷达目标识别中，并开发有效、实用的分类器具有重要实际意义。核Fisher判别方法是基于Fisher线性判别方法而提出的一种非线性分类方法，在这种方法中使用了基于核的算法中的“核技巧”。本文研究了核Fisher判别分类方法在低分辨雷达目标识别中的应用，并用从某低分辨雷达录取的实际飞机目标回波数据时该算法进行了测试，实验证明了核Fisher方法在低分辨雷达目标识别中的有效性。     

基于灰度图特征的低分辨雷达目标识别

低分辨雷达目标识别一直是目标识别领域的研究难点.由于我国现役雷达基本上都是低分辨雷达,开展低分辨雷达目标识别研究有着极为现实的意义和迫切的需求.文中基于现役低分辨雷达,研究了目标识别的关键技术,提出了基于灰度图的特征提取方法,并采用径向基函数神经网络对所提取的特征进行了识别实验,达到了较高的识别率.     

飞机回波FRFT域的多重分形特征与目标分类

低分辨雷达体制的限制和探测过程中背景杂波的影响,使得低分辨雷达飞机目标的分类识别较为困难。本文提出一种分数域多重分形方法,通过引入分数阶Fourier变换（FRFT）寻找飞机目标回波的最优FRFT域,并在最优分数阶FRFT域提取目标回波数据的多重分形特征,结合支持向量机进行飞机目标的分类识别。实验表明,FRFT可以增强飞机目标回波的多重分形特性;从最优FRFT域提取的多重分形特征具有较好的分类识别效果,FRFT域多重分形方法的飞机目标分类识别率要高于时域多重分形方法的飞机目标分类识别率;即使在低信噪比条件下,FRFT域多重分形方法仍可实现低分辨雷达飞机目标的粗分类。     

基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法。该算法首先对于空间目标的雷达回波信号进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别六类空间目标。计算机仿真实验表明,即使在较低的输入信噪比下,该算法依然对六类目标取得了比较好的识别效果。     

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。     

基于灰度图形状特征的低分辨雷达架次判别

提出了一种基于回波灰度图低分辨雷达目标架次判别方法。分析了机群目标架次属性与灰度图形状结构之间的联系,对去噪后的灰度图分块提取形状特征,并采用径向基神经网络对实测四类不同架次的飞机目标数据提取的特征进行了识别,结果验证了灰度图形状特征信息的有效性,达到了较高的识别率。     

防空雷达飞机回波的扩展分形特性分析与目标分类研究

低分辨雷达飞机回波的扩展分形特性提供了对目标回波在不同尺度下的粗糙度的精细描述,为防空雷达飞机目标的分类和识别提供了一种新的途径。该文在介绍扩展分形理论的基础上,首先利用扩展分形分析手段,对从某VHF波段防空警戒雷达上录取的飞机目标回波数据的扩展分形特性进行了分析,然后从模式识别的角度出发,提出了基于扩展分形特征的防空雷达飞机目标分类方法,最后采用不同类型飞机目标的实测回波数据进行分类识别实验,对该方法的性能进行了对比和分析。分类识别实验的结果表明,广义Hurst指数等扩展分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,所提出的方法具有良好的分类识别性能,是一种有效的目标分类方法。      

低分辨雷达目标调制特征提取和分类识别方法

利用目标的发动机调制(JEM)效应,提取目标的谱线间隔、谱线宽度、谱线个数、幅度偏差系数、能量比、波形熵、中心矩等特征,形成特征向量后参与后续的综合决策。在低分辨雷达对飞机目标进行的目标分类识别试验中采集数据,进行了实测数据分析,实验结果表明提取的目标特征和分类效果方面的有效性。     

色高斯噪声条件下自动目标识别的雷达目标二维衰减参数化模型方法

本文通过提取色高斯噪声条件下二维雷达目标具有频率依赖性的散射中心参数,作为自动目标识别的高分辨率目标特征矢量.而且,所导出的提取算法性能不受高信噪比门限和雷达瑞利分辨率极限的约束.并且,通过使用混合算法,给出了一种基于该复杂模型的八步自动目标识别系统.最后,给出了一个例证.     

雷达HRRP目标识别系统参数分析

雷达高分辨距离像在实现自动目标识别方面具有较大潜力,其识别性能与雷达系统参数,如雷达工作频率、信号带宽等有关。此外,用于采集识别器训练数据的雷达接收机的特性与实际工作的雷达接收机的特性会有所不同,也会影响到识别性能。文中对上述参数对识别性能的影响进行了分析和评估,所得到的结果对目标识别雷达的系统设计具有参考价值。     

一种新型的基于DSP的非相参雷达目标模拟器

介绍了一种新型非相参雷达目标模拟器的结构、功能及实现。本模拟器由地面控制终端和气球吊载终端两部分组成。可以用于非相参雷达自动目标识别系统的闭环试验．也可以用于部队的训练。将重频分选的思想运用于雷达参数的测量．并有效地利用了外场试验数据,提取出用于调制模拟同波的波形库．可真实地模拟各种空情。     

基于视觉效果的雷达目标动态回波序列特征提取方法

特征提取在雷达目标识别中具有重要地位,提取有效、可靠的目标特征,是建立目标识别系统的基础和关键。在常规低分辨雷达目标识别系统中,难以根据电磁散射理论进行有效建模。本文在观察和分析大量实测数据的基础上,根据雷达操作员进行目标判性的思维过程和描述方法,以雷达目标动态回波序列的视觉效果为切入点,建立了一整套雷达目标特征提取方法。在多个雷达目标识别项目中的实际应用,证明了该方法的有效性、稳健性和可推广性。     

一种基于中心矩特征的SAR图像目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是目前国内外模式识别领域的重点研究课题之一.本文给出了一种内存需求小,低计算复杂度且具有较好识别性能的SAR图像目标识别方法,先通过自适应阈值分割来获得目标图像,然后提取其中心矩特征,采用SVM来进行识别.基于美国MSTAR实测数据的识别试验验证了该方法的有效性.     

基于时频特征的低分辨雷达微动多目标分辨方法

对同一波束内群目标个数进行判定对于提升低分辨预警雷达性能具有重要的意义。该文根据不同目标微动多普勒特性的差异,提出了利用时频的方法进行微多普勒特征分析实现群目标个数的判定的方法。该算法先利用自适应chirplet变换进行群目标信号拟合,消除交叉项的影响,得到每个目标主要微动频率分量,再根据拟合得到的频率分量呈线性的特点,利用hough变换检测直线数量,从而实现群目标个数的判定。仿真实验表明,该算法可以有效估计群目标内目标个数。     

高分辨雷达目标识别系统技术研究

高分辨雷达可以获得目标更多的散射信息,为目标识别提供了可能.本文在对高分辨目标识别系统研究的基础上,介绍了系统设计和试验研究,包括识别算法、应用研究技术,通过验证试验,证明该系统可以实时在线完成对空中目标的识别分类.