基于一维距离像的雷达目标识别方法研究

通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性,并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题,提出两种比较实用的解决方案。     

基于一维距离像的雷达目标识别研究进展

现代高分辨雷达为雷达目标识别提供了新的途径,相应的高分辨一维距离像具有易获取和处理的特点,同时还能够揭示出目标径向结构的分布特性,因而在目标识别领域具有良好的应用前景.文中分析了基于一维距离像的雷达目标识别研究现状,包括一维距离像的模型、距离像特性分析、特征提取方法以及分类器的设计方法等,并且指出了高分辨一维距离像目标识别今后的研究方向.     

雷达目标一维距离像识别中的非训练目标判别

针对雷达目标一维距离像识别中的特征子空间法不能判别训练目标的缺点，提出一种非训练目标判别门限，在特征子空间法的分类阶段对非训练目标进行判别。仿真实验结果表明：在特征子空间法中引入该门限，既能有效地对非训练目标予以判别，同时对训练目标又能保持较高的正确识别率。     

基于线性内插神经网络的雷达目标一维距离像识别

本文提出一种新颖的神经网络模型－－线性内插神经网络用于雷达目标一维距离像识别,它可避开提取不变特征的难点,利用目标一维距离像特征随姿态变化的信息来提高目标识别性能,实验结果表明,采用ＬＩＮＮ很好地解决了在大的廨范围内识别目标时所存在的计算量与识别率的矛盾,提高了雷达对任决任意姿态目标的识别性能。     

基于直接辨别分析的雷达目标一维距离像识别

提出了基于零空间的线性直接辨别分析与非线性推广直接辨别分析方法,并将其用于雷达目标一维距离像识别.与传统子空间方法相比,上述两种方法保留并充分利用了类内散度矩阵最具分辨力的零空间信息,因而大大提高了目标的识别性能.对三种实测飞机数据的识别结果表明了所提方法的有效性.     

雷达目标一维距离像识别中的最优子空间法

提出一种基于最优子空间进行特征提取的雷达目标识别方法.最优子空间中各座标轴在目标分离意义上是最佳的,它同时能满足最小错误分类率原则;利用最优子空间能够提取到更优的特征,改善目标识别性能.对四类目标的仿真实验结果表明了方法的有效性.     

雷达目标一维距离像识别方法研究

提出了一种基于小波包分析和二叉树支持向量机相结合的雷达目标一维距离像识别方法.该方法充分利用了小波包对信号的时频分解和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能.通过采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.对...     

一种获取雷达目标一维距离像的方法

利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题。本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术,研究了一种利用目标回波,逐次获取一维距离像的方法。与冲激雷达相比,这种方法能显著提高信噪比,并且这个方法的收敛速度快,一般迭代10次以内即达到稳定。     

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。     

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.     

一种基于多约束条件的目标一维像尺寸提取方法

雷达高分辨一维像反映了目标的精细结构信息在雷达视线上的投影,正确提取目标一维像尺寸是计算宽带RCS,反演目标真实长度,实现目标分类识别的基础。文中针对在目标一维像尺寸提取时存在的目标分裂、多目标情况等情况,提出一种基于多约束条件计数的目标一维像尺寸提取算法,可以实现宽带距离窗内多个目标一维像尺寸的同时提取,经过实测数据验证,文中提出的一维像尺寸提取算法平均提取误差小于2个距离门,具有优良的性能和提取稳定性,可有效避免海杂波,目标分裂多目标等情况的影响。     

雷达目标一维距离像特征提取方法研究

基于雷达目标一维距离像非衰减指数和模型,文中将遗传算法和Relax算法相结合求取目标散射中心参数,充分发挥两种算法的优势,通过仿真分析证明了文中方法的有效性。     

基于NMFs-LDA的雷达目标距离像识别

基于NMFs(非负矩阵稀疏分解)和LDA(线性辨别分析),提出了一种新的雷达目标一维距离像识别方法。该方法首先用非负矩阵稀疏分解提取原数据的局部特征,然后用线性辨别分析方法对提取的特征进行进一步的处理,最终实现降维和特征提取的目的,接着采用最邻近中心法对处理后的特征进行分类,最后用3种不同类型飞机实测回波数据进行识别实验,并与经典的PCA-LDA方法相比较,结果表明该方法具有更好的识别性能。     

基于一维距离像识别的反导雷达配置模型研究

为更好地发挥反导目标识别雷达的作战效能,针对目标识别雷达的实际配置问题,建立一种基于一维距离像识别的雷达配置模型。首先,根据目标识别雷达的反导作战任务,确定目标识别雷达的探测结束点,再利用雷达探测性能参数计算出目标识别雷达的可配置区域;其次,指出雷达视线与目标间夹角的稳定性是影响一维距离像识别的重要因素,并给出衡量其稳定性的指标,以覆盖率和雷达视线与目标夹角稳定性的最大化为目标建立雷达配置模型,给出求解方法;最后,通过实例仿真发现,在靠近弹道地面投影的区域雷达覆盖率较小,在弹道地面投影正向延长线附近区域,雷达视线与目标间夹角能保持较高的稳定性,有利于目标识别。以上结论可为反导体系建设中武器系统的实际配置提供参考。     

旋转目标距离像长度特性及微运动特征提取

本文提出了利用旋转目标高分辨一维距离像的长度变化特性提取目标旋转半径和旋转速度等微运动特征的新方法.重点分析了旋转目标一维距离像的长度特性,指出当目标旋转时,微运动造成的一维像"虚假"长度和目标真实长度在雷达视线上的投影共同构成了目标的一维距离像.当目标匀速转动时,其一维距离像的长度变化服从正弦绝对值曲线,并根据这种变化特性,提出了两种提取旋转目标微运动特征的新方法.最后,设计了外场试验,通过实测数据证明了本文的观点和特征提取方法的有效性.     

雷达目标一维高分辨距离像的特性分析及预处理方法研究

目标高分辨距离像已经广泛应用于雷达目标识别中。但高分辨距离像对目标的运动很敏感,而且易受到杂波的干扰。针对这一问题,为了克服目标高分辨距离像的姿态敏感性和平移敏感性,利用小波去噪、平均距离像等方法得到关于目标更为稳定的高分辨距离像。对高分辨距离像的仿真实验表明,该方法获得的结果比直接结果具有更高的精度和可靠性。     

MUSIC超分辨距离像在雷达目标识别中的问题

基于Li和Wang提出的提高距离分辨率有利于提高距离像的姿态稳定性这一结论，不少研究者利用超分辨距离像进行目标识别。文中从高分辨雷达目标的简单散射点模型理论出发，分析了距离像的分辨率与目标姿态敏感性的关系，并且结合仿真实验，详细分析了MUSIC超分辨距离像用于目标识别时对目标姿态、散射点个数、信噪比的敏感性等问题。     

目标一维距离像特征提取和识别方法之研究

目标一维距离像揭示了目标径向结构的分布特性,但它敏感于目标姿态的变化,故直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的效果.本文把一维距离像作为随姿态变化的序列,提出了强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个概念,并把这三个特征作为RBF神经网络的输入进行目标识别实验,取得了较好的识别效果.