一种雷达目标识别方法及其实验研究

本文着重研究基于低分辨率非相参雷达视频回波的自动目标识別问题,提出了一种有效的雷达目标识别方法。采用实地录取的舰船雷达目标视频回波数据对这种识别方法进行检验,实验结果表明这种方法具有较高的正确识别率,因而是切实可行的。     

基于雷达微B显数据的目标识别方法

提出了一种基于低分辨雷达微B显数据的目标识别方法：首先进行微B显数据的预处理；然后提取特征量；最后应用BP神经网进行雷达目标的粗分类。利用雷达实测数据的仿真结果表明，该方法可以较好地完成目标的粗分类，并达到90％左右的识别率。     

粗糙集理论在雷达识别中的应用

基于粗糙集知识约简的思想,提出了一种雷达目标识别方法,该方法不仅能够找出雷达目标的有效特征集、降低目标识别的特征空间的雏数、减少目标识别的工作量,而且提高了目标的识别率.实践表明该方法是可行有效的.     

基于一维距离像的目标识别方法

基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别

提出了一种基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别方法。判别矢量子空间一方面在分析意义上是较优的,同时该子空间的维数不受目标类别数限制,从而能够提取更有效的目标分类特征,改善目标正确识别率。仿真实验结果表明：该方法识别率高于特征图像方法和正则子空间法。     

基于最优变换和聚类中心的雷达目标成像识别

提出了一种基于最优变换和聚类中心的雷达目标成像识别方法。该方法利用一种最优变换减少同类之间差异以及通过在子像空间选定一组最优聚类中心来增大异类之间差异，提高雷达目标识别率。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

拖曳式雷达诱饵目标识别技术

针对拖曳式雷达诱饵易对雷达导引头造成欺骗性干扰的问题,利用雷达回波中提取的目标微动多普勒特征、极化特征和雷达截面积序列统计特征进行仿真分析,在实现载机和诱饵初步识别的基础上,采用贝叶斯(Bayes)数据融合方法,对上述3种回波信号特征进行一级融合,并进一步对不同时刻的信号特征进行二级融合,最终将目标识别率由71.5%提高到了96%.该目标识别方法能够大大减少外界因素的影响,相对于单特征识别显著提高了目标识别率.     

基于多特征融合的炮弹目标识别方法

针对现有的炮弹目标识别方法由于分类特征较单一以及分类器结构过于简单,导致雷达对炮弹目标识别率较低的问题,提出一种基于多特征融合的炮弹目标识别方法。通过提取炮弹目标的微多普勒特征,并将运动特征与微多普勒特征融合的结果作为目标识别的分类特征,构建支持向量机多分类器,实现炮弹目标识别,仿真结果验证了其有效性。     

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.     

基于多重变换的一种雷达目标识别方法

利用多重变换，提出了一种雷达上述识别方法，将雷达回波信号与本振信号混频处理后采样，进行FFT，得到目标的一维距离像，计算其马氏距离，利用小波变换对马氏距离序列进行数据压缩，得到目标的特征向量，由相关识别法进行目标识别，由3类飞机模型测量数据的识别结果表明，该方法具有较高的识别率。     

关于雷达信号指纹特征识别的研究分析

本文从雷达信号指纹特征识别的基本概念入手,讨论了雷达信号指纹识别技术的发展和现状,提出了雷达信号指纹特征的分析方法,该分析方法对雷达信号指纹特征识别具有很好的效果。     

基于多脉冲的雷达个体识别技术

雷达个体识别是雷达对抗侦察的最终目的,雷达信号的频率稳定度可以作为雷达个体识别的依据,但这一特征测量起来比较困难。重复频率稳定度是一种比较便于测量的雷达个体特征,在雷达个体识别中有较广阔的应用前景。雷达脉冲包络特征是区分雷达个体的有效手段,但具体的特征提取方法还需要深入研究。     

机载雷达工作模式识别

实现雷达工作模式识别对机载电子对抗的控制管理及对抗资源分配具有重要意义。针对各型雷达尤其是机载有源相控阵雷达多种工作模式的特点,分析了机载雷达工作模式识别机理,提出了识别方法。     

基于专家系统的雷达识别方法

有别于传统的基于数据库的雷达识别方法,提出了一种基于专家系统的雷达识别方法,简要论述了其部件组成、工作过程及识别置信度融合算法。该方法对战争时期未知雷达信号属性识别具有特殊意义。     

基于句法模式识别的雷达识别方法研究

针对参数相近的复杂体制雷达难以识别的问题,提出了一种基于句法模式识的雷达信号识别方法。该方法首先对已知雷达脉冲数据进行结构分析,用雷达脉冲序列参数作为句法识别中的基元进行描述,然后通过训练已知样本得出正则文法扩展生成式并构造一种多位有限态自动机作为识别器,最后选取雷达样本数据进行识别实验。理论分析和实验结果论证了该句法方法的可靠性和有效性。     

基于数字告警接收机的雷达信号分选与识别方法研究

机载雷达告警接收机作为一种雷达侦察设备,主要用于对高威胁雷达目标进行识别和告警,而识别的前提是信号的分选。针对传统告警接收机普遍存在增批、虚警的问题,提出了基于数字雷达告警接收机的信号分选与识别方法,介绍了其工作流程和雷达信号的时域模型,对多通道雷达信号分选和识别实现方法进行了阐述,通过试验验证了该方法的有效性。     

重点雷达电子目标的快速靶向识别

针对现有雷达对抗侦察系统对特定雷达电子目标识别针对性不强的问题,提出一种重点雷达电子目标快速靶向识别方法,并采用并行处理流程,对多目标同时进行处理。首先,利用雷达电子目标的先验信息完成小样本脉冲序列建模;其次,实现了基于小样本脉冲序列快速匹配出雷达电子目标的算法,该方法绕过传统雷达信号的分选环节,不仅对重点雷达信号的识别效果较好,而且处理速度得到有效的提高;最后,进行了计算机仿真验证。理论分析与仿真结果均表明:以快速靶向为目的识别算法,能够有效克服现有雷达辐射源识别方法针对性不强和处理流程僵化的缺陷。     

一种基于模糊隶属度区间决策的雷达辐射源识别方法

现代密集信号环境中,随着复杂体制雷达装备数量的不断增多,雷达辐射源的识别面临越来越严峻的问题,提出一种新的基于模糊隶属度区间的雷达辐射源识别方法,仿真结果表明,该方法在不同信号环境下能够有效识别雷达辐射源。     

一种雷达信号类型识别方法

雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容,基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取,该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率,算法也较为简单,适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现,分析表明此方法是侦察雷达信号的有效手段。     

基于多特征参数的雷达信号调制方式识别方法

提出一种以盒维数、信息维数、相像系数为分类特征识别雷达信号调制方式的方法。这些特征包含了信号的幅度、频率、相位、整体走势(或者轮廓)、波形复杂度和不规则度的细节信息,集中体现了不同调制方式的差异。同时,利用特征自身的类内距离小、类间距离大的特点先聚类分离部分调制方式,最后通过基于粗集的支持向量机分类器进一步分类识别。通过4种典型雷达辐射源信号的特征提取与分类识别的仿真试验,表明基于本方法的调制信号识别正确率高,具有一定的工程应用价值。