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基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了核主分量分析(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用。首先讨论了KPCA算法原理,然后将KPCA应用于雷达目标距离像特征提取,并采用支持向量机进行分类,提出了基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法。在核函数的选取上构造了一个组合核函数,最后用4类目标数据进行了实验,并与采用高斯核函数方法进行了比较,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能。 相似文献
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在机载前视阵雷达中,由于地面杂波存在距离依赖性,使得杂波协方差矩阵估计不准确,进而导致空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。基于配准的杂波补偿方法(RBC)能够有效地对地面杂波的距离依赖性进行补偿,但当杂波数据中含有运动目标时,使用该方法对杂波补偿后,包含在杂波中的运动目标信息会在空时平面散开,导致其无法被检测。针对上述问题,提出一种运动目标约束的杂波补偿方法,即在基于配准的方法中,根据运动目标与杂波的多普勒频率不同来添加运动目标约束保护。计算机仿真结果表明:该方法不仅能够降低杂波距离依赖性,而且可以有效地对运动目标信息进行保护。 相似文献
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针对雷达高分辨率距离像(HRRP)方位敏感性和平移敏感性的问题,在对一维距离像进行预处理的基础上,提取两个平移不变特征:中心矩和熵,并将二者形成组合特征,采用Karhunen—Loeve变换进一步进行特征压缩,运用并比较了最大最小距离判别法和SVM分类器的识别性能.实验结果表明中心矩一熵组合特征提取方法能够显著增强目标的可分性,大大提高识别率。 相似文献
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雷达数据处理中,目标点迹的输出质量直接影响后续航迹处理的效果,是保证航迹处理成功建航的关键。通过从信号处理给出的目标视频幅度、距离、方位信息中,采用特定的滑窗检测和终了判定准则进行目标点迹的检测,从而得到目标点迹的回波数特征信息;然后从目标回波包络幅度信息中提取目标距离单元上的峰值,智能完成距离凝聚,解决了目标距离分裂现象,并且得到目标点迹的幅度包络特征信息。最后,采用质心法对方位凝聚,完成点迹的凝聚,输出带有目标智能特征信息的点迹给后绪的航迹处理。同时,对点迹的目标智能特征提取这一过程进行了硬件实现。通过某型雷达的实测数据分析,验证该方法的可行性和工程实用性。 相似文献
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针对纳秒量级脉宽机载多脉冲激光照射目标的回波波形,提出几何分割比这一目标姿态不敏感特征,给出了特征提取算法,可用于与激光目标运动状态结合开展目标检测与跟踪。首先,基于激光目标波形数学模型分析目标波形与目标特征的关系,指出激光目标的几何分割比特征具备姿态不敏感特性。接着,结合目标特征提取对目标波形和噪声不失真分离的要求,提出在小波域利用对称小波基进行改进Donoho阈值降噪处理,在时域利用小波重构信号阈值获取目标波形序列,再由一阶二阶差分计算检测目标波形峰值点,进而提取激光目标散射中心及几何分割比等特征。最后,通过仿真实验验证算法在低信噪比下提取激光目标特征信息的有效性。在与机载多脉冲激光目标模拟器联试实验中,利用文中算法提取激光目标特征结合目标的运动状态信息,开展多帧相关匹配检测,多脉冲激光目标检测的可靠性明显提高。 相似文献
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微多普勒特征的准确提取对于雷达目标识别具有重要意义.提出了调频闪烁噪声产生方法;给出了频率源相位噪声综合的参数化模型.在此基础上,结合相位噪声对微多普勒特征提取的影响分析,建立了以载频信号相位噪声为主要干扰源的全相参脉冲雷达微多普勒特征提取仿真系统.引入逆拉东(Radon)变换,定量分析了相位噪声对雷达目标微多普勒特征提取的影响,得出现有的晶振技术指标可支撑中段弹头目标微多普勒特征提取的明确结论. 相似文献
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机载火控雷达慢速目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
该文研究机载火控雷达对慢速目标的检测方法以及发射信号带宽对慢速目标的检测性能的影响。通常情况下,机载火控雷达地杂波多普勒频率多重模糊,主瓣杂波带宽大,常规处理性能很差。该文结合实际情况。重点分析了机载火控雷达检测地面慢速目标的特点,分析了主瓣杂波这一制约系统检测性能的主要因素,比较了两类空时二维处理方案对慢速目标的检测性能。采用较大的发射带宽是火控雷达的发展方向,雷达发射信号的带宽是影响系统对慢速目标检测性能的重要因素,该文通过理论分析和仿真试验比较了不同带宽情况下系统对慢速目标的检测能力。 相似文献
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基于双频太赫兹回旋管设计了双频太赫兹雷达,针对振动、转动、翻滚运动目标建立了包含微多普勒信息的目标回波模型,采用时频分析方法开展了微动特征仿真计算.通过仿真结果可以看出,0.11 THz雷达和0.22 THz雷达对于振动、旋转、翻滚的微动特征都有厘米级的探测能力.在较强噪声条件下,通过自功率谱时频分析,可以抑制噪声,提... 相似文献
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Junzheng Man Guoqing Liu Jian Li Rob Williams 《Circuits, Systems, and Signal Processing》2000,19(4):301-319
We present synthetic aperture radar (SAR) target feature extraction and imaging techniques with angle divesity. We first establish a flexible data model that describes each target scatterer as a two-dimensional (2D) complex sequence with arbitrary amplitude and constant phase in range and cross-range. A new algorithm, referred to as the QUasiparametric ALgorithm for target feature Extraction (QUALE), is then presented for SAR target feature extraction via data fusion through angle diversity based on the flexible data model. QUALE first estimates the model parameters, which include, for each scatterer, a 2D arbitrary real-valued amplitude sequence, a constant phase, and scatterer locations in range and cross-reange. QUALE then averages the estimated 2D real-valued amplitude sequence over range by making the assumption that the scatterer radar cross section is approximately consant. QUALE next models the so-obtained 1D sequence with a simple sinc function by assuming that the scatterer is approximately a dihedral (a trihedral is approximated as a very short dihedral) and estimates the relevant sinc function parameters by minimizing a nonlinear least-squares fitting function. Finally, the approximate 2D SAR image is reconstructed by using the estimated features. Numerical examples are given to demonstrate the perfomance of the proposed algorithm.This work was supported in part by AFRL/SNAT, Air Force Research Laboratory, Air Force Materiel Command, USAF, under grant no. F33615-99-1-1507, and the National Science Foundation Grant MIP-9457388. The U.S. Goverment is authorized to reproduce and distribute reprints for Governmental purposes notwithstanding any copyright notation thereon. 相似文献
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)探测区域中存在一类微动目标,深入研究SAR回波中的微动特征信息,可以获取反映目标结构、运动等信息的特征量,在战场侦察监视、目标识别、精确制导等领域具有重大意义。为此,介绍了SAR-微动目标指示(SAR-MMTI)的概念及其国内外研究历史,综述了对SAR微动目标的特征提取与参数估计方法的研究现状,指出在SAR微动目标的探测运用中仍然存在算法运算量大,抗杂波噪声能力弱,无法适应多微动目标、大微动目标和复合微动目标等问题,提出了解决问题的思路,给出了仿真结果并对SAR微动目标特征提取与参数估计的发展趋势进行了展望。 相似文献
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Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) appears to be the best of the known spectral-analysis methods. It has the highest resolution, has no spectral splatter and is robust in the presence of noise. It answers immediately and explicitly the question "What frequencies, real or complex, are present and what are their amplitudes?" Fourier methods (and other high-resolution methods), answer the less direct question "What amplitudes, applied to a set of regularly-spaced real frequencies, best represent the data?" They then present the problem of interpreting the amplitudes. These attributes of ESPRIT, in the two-dimensional (2-D) version described here, make it a natural for radar signal processing, where it answers the need for high-resolution imaging, free of sidelobes in range and range rate, and for high-fidelity feature extraction. The paper starts with the mathematical data model, describes a "resampling" procedure to fit the data better to the model, summarizes the 2-D ESPRIT algorithm itself, and presents examples of its performance. The paper covers the details of this least-squares version of ESPRIT, including an enhancement that allows the scatterers to be tracked individually. The algorithm properly distinguishes between scatterers having one coordinate in common, and it automatically pairs correctly the range and range-rate of each scatterer. 相似文献
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针对地面慢动目标检测困难的特点,提出了一种适用于单通道机载火控雷达的先滤波后自适应处理的方法.该方法先对雷达和路接收数据进行多次滑窗、时域多普勒滤波,然后按照线性约束准则对相同多普勒通道数据进行自适应处理.实测数据处理结果表明,该方法能有效抑制旁瓣杂波和部分主瓣杂波,从而提高了地面慢速目标的检测性能. 相似文献
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适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器 总被引:2,自引:0,他引:2
在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器.该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵.提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决.识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理.最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题. 相似文献
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把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法(LDA方法和PCA方法)提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明:无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。 相似文献