基于多维极化特征空间的雷达目标识别

在宽带极化雷达体制背景下，研究了目标的变极化效应，并采用参数作了具体表征，结合多视角观测这一现实，构造了目标的多维极化特征空间，并在此基础上对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

目标动态极化结构特征提取与识别

本文以宽带极化雷达体制为背景，建立了目标极化结构宽带模型，采用伪本征极化描述宽带下目标极化的结构的动态特性，提出了基于模糊动态特征建模与分类的极化目标识别新方法，对五种飞机目标达到了良好的识别效果。     

基于极化特征的雷达目标识别技术

极化特性是雷达目标散射回波的重要特性之一,极化特征能够解析目标的粗细、大小、对称性等信息。随着雷达极化测量技术的逐步成熟,基于极化特征的雷达目标识别日益引起国内外学术界的高度重视。以电磁散射计算仿真的飞机模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些飞机目标的极化特性进行了试验分析研究,以SVM为分类器,通过功率矩阵的迹和去极化系数可以实现对三个目标的区分。结果表明,该方法可以有效地将三个目标进行分类识别。     

基于改进退火法拟合参数估计的极化雷达目标识别

在全极化、高分辨力雷达体制背景下，提出了雷达目标极化状态变化率的概念，用以描述光学区雷达目标极化结构的频域动态分布特性，采用了改进的模拟退火技术对这种分布特性进行全局最优拟合曲线参数估计，在此基础上，对四类军用飞机目标进行了分类识别研究，取得了良好的结果。     

雷达目标高分辨率距离—极化结构成像方法研究

在高频区（光学区），雷达目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成，稳含着目标精密的几何形状信息；宽带高频雷达可以获得目标多散射中心在径向距离轴上的投影分布，即目标的一维距离像；对距离像上孤立的每个强散射中心进行极化描述，可获得其对应的单元散射体的几何结构特性；由多个单元散射体可构造出目标的结构图像，即距离－极化结构图像，文中主要给出了强杂背景下目标结构成像的原理，方法及其计算机仿真结果。     

用于雷达目标识别的理想极化参数模型

利用目标散射矩阵理论和多散射中心理论建立一种用于雷达目标识别的极化参数模型。应用这一参数模型，雷达目标可由一个或多个散射中心的特性加以描述。通过对散射中心特性的分析，可以对雷达目标作出较精确的估算。     

高距离分辨率极化雷达目标匹配识别研究

本文提出一种基于高距离分辨率极化雷达体制的雷达目标相关匹配识别新方法。首先介绍了雷达目标多维极化距离像匹配识别的原理,然后介绍了多维相关匹配表达式的构造方法。最后利用雷达目标测量数据进行了目标识别的实验。理论分析和实验结果表明：极化信息的有效利用,可以提高雷达的目标识别性能。     

基于瞬态极化WVD相关的高分辨雷达目标识别

研究了毫米波高分辨极化雷达的目标识别问题,提出了瞬态极化Wigner-Ville分布(WVD)的概念,导出了瞬态极化WVD莫耶公式,证明了瞬态极化WVD时频域相关与极化信号时域相关的等价关系．在此基础上,提出了基于高分辨极化雷达目标回波瞬态极化WVD相关的目标识别方法,并利用五种飞机缩比模型外场测量数据进行了目标识别实验,实验结果表明该方法是一种有效的高分辨极化雷达目标识别方法。     

基于回波趋向伪本征极化特性的目标识别研究

本文在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标回波趋向一征极化的特性的并利用指数函数族拟合的方法对其进行了定量描述,在此基础上对四类军用飞机目标进行了识别实验研究,获得了良好的目标分类识别效果。     

雷达目标高分辨率距离─极化结构成像方法研究

在高频区（光学区），雷达目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成，隐含着目标精密的几何形状信息；宽带高频雷达可以获得目标多散射中心在径向距离轴上的投影分布，即目标的一维距离像；对距离像上孤立的每个强散射中心进行极化描述，可获得其对应的单元散射体的几何结构特性；由多个单元散射体可构造出目标的结构图像，即距离──极化结构图像，文中主要给出了强杂波背景下目标结构成像的原理、方法及其计算机仿真结果。     

瞬态极化短时Fourier变换及其在雷达目标识别中的应用

给出了瞬态极化短时Fourier变换的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的瞬态极化特性。然后,由回波的瞬态极化短时Fourier变换各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验。实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个正交极化分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的抗噪声性能。     

空间目标的雷达定轨实时识别问题研究

反导预警雷达在弹道导弹探测模式下可观测到许多低轨卫星,由于作战使命的定位,这些观测数据被直接丢弃,导致其作战效能没有被充分发挥.为进一步挖掘反导预警雷达在日常值班状态下的空间目标监视潜能,本文针对反导预警雷达的工作特点,首先阐述了基于轨道根数的空间目标识别的基本数学原理,其中包括坐标转换、轨道确定和轨道匹配等核心处理步...     

极化调制假目标干扰的鉴别

采用数字射频存储器(DRFM)技术的转发式假目标干扰对雷达构成了日益严重的威胁,利用极化信息对真、假目标进行鉴别进而剔除假目标,是对抗假目标干扰的一种有效途径.目前的极化鉴别方法只对脉内极化恒定的假目标干扰有效,为此,本文专门研究了真实目标和脉内极化调制假目标的鉴别方法.首先设计了一种对来波极化矢量进行张量积接收的处理方式,目标回波矢量经此处理后,汇聚于四维复空间中一点,而假目标干扰则无规律地散布在该空间中,利用这种差异,以矩阵间的散度作为鉴别统计量设计了鉴别算法.仿真实验结果及分析结论表明,本文方法对真实目标和脉内极化调制假目标均具有较高的鉴别率.     

基于结构特征的空间目标识别算法

提出了基于结构特征的空间目标识别算法。卫星结构的对称性使得卫星的一维距离像具有对称性，碎片结构的不对称性使得碎片的一维距离像不具有对称性，文中首先应用RELAX算法提取出目标的强散射中心的位置和幅度，然后根据模式匹配和对称性测度两种方法来检测强散射中心是否具有对称性，进而对卫星和碎片进行识别。经过计算机仿真实验，该算法取得了比较好的识别效果。     

基于知识的雷达目标识别研究

由于识别样本空间的无限维度特性和应用环境的复杂性,引入知识就成为解决雷达目标识别这类复杂问题的重要途径.文中首先通过实例说明了知识在雷达目标识别中的重要性,然后阐述了知识的描述方法,由此提出了一种基于知识的雷达目标识别模型,并以可信度方法为例对知识处理的过程进行了具体说明.最后以车辆和坦克2类目标的识别为例,说明在特征匹配识别不能正确区分2类目标的情况下,利用知识可以有效地提高识别的可靠性.     

空间目标散射结构极化旋转域辨识

极化逆合成孔径雷达(ISAR)具备全极化测量和高分辨成像能力,已成为空间态势感知的重要传感器。作为典型的人造目标,空间目标散射特性敏感于目标姿态和雷达视线方向的相对夹角。这种散射多样性给极化ISAR数据解译带来困难,也蕴藏着丰富的极化散射信息。为提高空间目标散射结构辨识性能,该文深入挖掘绕雷达视线的极化旋转域信息,提出一种空间目标散射结构极化旋转域辨识方法,共包含3个步骤。首先,对极化ISAR数据开展绕雷达视线的极化旋转域分析,导出极化相关方向图特征。其次,分析基本散射体的极化相关方向图特性,构造极化特征编码矢量。最后,基于极化特征编码矢量距离度量实现散射结构极化辨识。围绕太阳能帆板、反射面天线等空间目标典型部件开展仿真实验研究,所提方法相较于传统的Cameron分解方法性能更优,鲁棒性更高。     

基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别

本文介绍了瞬态极化时频分布的概念,并给出了瞬态极化Wigner-Ville分布及伪Wigner-Ville分布的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性.然后,由回波的瞬态极化伪Wigner-Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验.实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的目标识别性能.