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。     

类似虹膜轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术

合成孔径雷达(SAR)成像是跟踪探测机动目标的基础,传统的SAR雷达成像基础采用数据融合和图像配准的雷达成像方案,在获得具有相似测度的边缘轮廓特征时成像效果较好,当运动目标边缘为断裂的非相似度特征时,无法准确对快速运动目标成像.引入虹膜边缘轮廓曲线分割技术,提出一种基于虹膜边缘函数计算和区域灰度轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术.构建合成孔径雷达回波模型,得到虹膜轮廓曲线分割的边缘函数的演化方程,实现SAR雷达准确成像.对4类高速飞行目标进行SAR成像仿真,结果表明采用该算法能避免因距离色散和多普勒时变出现的成像散焦,边缘轮廓特征能全面提取,成像分辨高.在雷达目标识别等领域具有较好的应用性.     

卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展

自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。     

雷达目标识别技术及其新进展

从雷达目标识别技术作为现代雷达的一个重要发展方向出发，对雷达目标识别的几种主要方法即目标运动轨迹特征识别法、回波幅度起伏特性识别法、多频雷达回波识别法、极点识别法、斜升响应识别法和极化识别法等作了阐述，最后对雷达目标识别技术的新进展即波形综合法、雷达成象技术及神经网络在雷达目标识别中的应用作了展望。     

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。     

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。     

浅析低分辨率雷达目标识别的可行性

简要介绍了雷达目标识别的发展状况,重点分析了低分辨率雷达进行目标识别的难点以及在低分辨率雷达上实现目标识别的技术途径,并提出了对当前低分辨率雷达目标识别发展的建议。     

雷达目标识别及发展趋势预测

用雷达进行目标分类和识别,具有很大的军用与民用价值.虽然雷达目标识别技术在某些层面有了成功的应用,但是还未形成完整的理论体系.结合雷达智能化的发展方向,概述了雷达目标识别方法,重点是雷达目标识别中的关键问题.参照人的认知过程,预测了雷达目标识别技术的发展趋势,指出雷达目标识别应具备多种智能化的手段.最后,对如何面对雷达目标识别研究中存在的困难做出了评价,纠正了某些消极的态度.     

毫米波空间目标探测雷达

本文讨论毫米波(MMW)雷达在观测空间目标，特别是在空间目标编目和外空目标识别研究中的应用，分析采用毫米波波段的一些主要原因；在需要观测多目标的情况下，必须采用毫米波相控阵雷达。本文简要讨论了实现远程毫米波相控阵雷达所需要的高发射机功率的方法及其有关技术的进展。     

双基地前向散射雷达探测与成像

前向散射雷达(Forward Scatter Radar, FSR)作为一种特殊的双基地雷达,可以利用目标在穿越收发机之间基线的运动而形成的前向散射信号进行探测、成像与识别。由于前向散射效应对提高目标雷达截面积具有重要意义,因此,前向散射雷达在反隐身探测方面具有显著的优势。文章首先综述了前向散射雷达截面积、前向散射雷达目标探测及阴影逆合成孔径雷达(Shadow Inverse Synthetic Aperture Radar, SISAR)成像的国内外研究现状,重点分析了前向散射杂波的统计特性、高精度参数估计与多目标分辨等关键难题;在此基础上详细介绍了前向散射雷达探测和SISAR成像研究的最新理论和实验进展,首次给出了基于北斗导航卫星的民航客机前向散射探测实验结果;最后,对前向散射雷达探测和成像的研究前景和发展趋势进行了展望,为隐身目标的探测与识别研究提供一种新的技术手段。      

雷达目标识别技术研究进展及发展趋势分析

现代雷达不仅要求雷达能"看得见",还要"看得清,辨得明".雷达目标识别技术可以提供目标信息,辅助指挥员或操作员进行决策,是现代雷达备受关注的研究课题.经过几十年的发展,该技术取得了很大进步,逐步进入实践阶段.文中介绍了国内外雷达目标识别技术的研究进展,分析了雷达目标识别技术的发展趋势.目标识别技术的研究不仅算法非常复杂,而且是一项实验性很强的系统工程,因此,目标识别技术在雷达中的应用是一项长期的研究课题.     

雷达高分辨距离像目标识别研究进展

雷达高分辨距离像(HRRP)包含了目标的结构信息,在雷达目标识别领域有良好的应用前景.该文详细讨论了基于HRRP的雷达自动目标识别的关键技术及研究现状,包括雷达HRRP的特性、预处理方法、特征提取方法及分类器设计方法等.最后讨论了雷达HRRP识别的研究方向.     

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。     

谐波雷达目标识别研究

研究了新兴的谐波雷达目标识别方法。与一般雷达探测技术相比,谐波雷达在探测非线性散射体时能提供更多的信息,提高了识别概率。仿真结果也表明谐波雷达具有良好的目标识别性能和极强的抗干扰能力。     

基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法

随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法,从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征,该特征对距离像噪声不敏感,应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明,该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比,对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20dB)下分别提高了1.0%和3.7%;在低载噪比(10dB)下分别提高了11.8%和42.5%;当载噪比高于17dB时,该算法的平均识别率达到100%。因此该算法取得了比较好的识别效果。     

雷达目标分类/识别技术

分析了雷达目标识别的特点、分类及方法,介绍了雷达目标识别的发展及国外现状,着重研究雷达目标的特征及特征的提取,提出了未来雷达目标识别需要研究的的课题。     

采用多普勒雷达的目标识别处理

多普勒雷达能够测量移动目标的位置和速度，但只用其信息很难进行目标识别，通常，目前识别是把多普勒雷达接收到的信号变换成可听频段，人从其声音或频谱图中进行识别，但是，此方法识别的结果是依靠人类的经验及技术，很难得到稳定的结果，本论文研究了将目标识别自动化以及获得稳定的识别结构的处理方法。识别处理中，重要的是对作为识别对象的目标的固有特性提取，由于用多普勒雷达接收到的目标固有的特性，是具有目标的速度分布，所以，能够从频谱及频谱图中提取，频谱是目标速度变化和速度分布变化，而频谱图不用目标速度就能提取速度分布，文中建议根据此频谱图的特性，利用多普勒雷达进行目标识别处理这一方法。     

雷达目标识别开放系统结构与应用

由于以往的雷达目标识别系统主要技术不够成熟,采用专用软硬件结构来实现特定的识别任务。当前,商用流行技术和开放系统为大量系统的设计带来了明显的改善。雷达目标识别技术与雷达技术一样,将经历从专用的软硬件向开放式商用技术的过渡。文中在讨论开放系统的基本特征后,阐述了雷达目标识别开放系统所应具备的层式结构,该结构能够有效聚合不同种类的算法,以适应雷达目标识别系统试验设计的特点。通过与过去的识别系统进行比较,说明开放结构为雷达目标识别系统的设计实现带来了诸多益处。     

高分辨率雷达信号参数对目标识别的影响

采用模板匹配分类器,对具有大、中、小3个尺寸级别的9类目标进行基于高分辨率雷达距离像(HRRP)的识别仿真试验,系统地研究了识别概率-信噪比-雷达带宽/载频之间的三维变化关系,分析了雷达信号参数对目标识别的影响,得到了有价值的研究结论。     

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。