基于支持向量机的宽带相控阵雷达目标识别技术

宽带相控阵雷达高分辨一维目标距离像对弹道导弹的目标识别具有重要意义.首先对目标一维距离像进行预处理,通过双谱分析提取不依赖于目标平移的双谱特征,采用截断距离像频谱的方法减少了目标特征量维数.利用特征量的扩散因子对特征量进行预选择,并根据宽带相控阵雷达多目标跟踪时目标样本数有限与主副目标样本数不一样的特点,利用加权支持向量机(SVM)进行目标识别,实测数据表明所提出的方法是有效的.     

高分辨一维距离像的雷达目标识别方法

提出了一种基于高分辨一维距离像的宽带雷达目标识别方法.首先使用零相位描述对雷达回波进行预处理,实现距离像的绝对对准,解决了平移敏感性问题.然后根据多分辨分析构造出3次Battle-Lemarie小波函数和尺度函数,对预处理后的一维距离像进行小波变换提取目标特征矢量,在显著降低特征存储空间的同时保留了主要散射点.最后对3类不同目标的雷达实测数据进行识别试验,结果表明本算法不但具有较高的正确识别率,而且能够有效降低加性高斯白噪声对识别率的影响.     

基于统计特性的舰船一维距离像方位角分帧方法

舰船目标一维距离像的方位敏感性是利用一维距离像开展雷达目标识别的难点问题。针对该问题,首先根据舰船目标一维成像的机理和特点,分析并验证了舰船目标一维距离像复高斯分布的统计特性;然后,在此基础上利用K-S假设检验对距离像方位角进行自适应分帧,使得每帧的距离像数据符合同一复高斯分布,而帧帧之间的数据符合不同分布;最后,针对分帧后距离像数据的统计分布,利用Bayes分类器进行5类舰船目标识别实验。实验结果表明:自适应分帧算法不仅提高了舰船目标的识别率,还能显著降低识别运算量和存储量。     

基于一维平均距离像矩特征的飞机目标识别

本文分析了利用一维距离像进行目标识别的问题。通过对目标相邻的一维距离像进行幅度平方平均处理,得到比较稳定的平均距离像。然后将目标的平均距离像看作二值图像,提取它的矩特征用于分类识别。对三类飞机目标进行分类识别的结果表明该方法是可行的。     

基于一维距离像的导弹目标运动特征提取方法

根据导弹目标运动方式及其回波特点,提出了一种基于一维距离像的运动目标特征提取方法。在对回波进行全去斜率处理后获得目标一维像。通过观测一维像序列的长度变化周期,提取目标的章动频率;根据距离像在成像窗口中的位置,获取雷达和目标的径向距离;利用相邻距离像相关方法,获取距离像平移位置,从而推出雷达—目标的径向速度。进行了相应的仿真实验,结果表明了该方法的有效性。     

雷达目标一维距离像的类别可分性研究

利用决策分析方法和模式分类复杂度的概念,对高分辨雷达飞机目标的原始距离像、平均距离像以及付氏变换距离像的类别可分性进行了讨论。结果表明,不同目标的雷达一维距离像,在总体上反映出了各目标间的结构性差异,提供了可资利用的目标识别信息     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于多极化多特征提取和SVM的目标识别方法

充分有效地利用全极化雷达目标高分辨一维距离像极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题.提取全极化雷达目标高分辨一维距离像的极化特征、结合其能量聚集区长度以及中心距特征共同构成特征向量,采用支持向量机进行特征分类,从而提出了一种基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法.基于转台数据的实验结果表明,提出的基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法有助于获得较高的分类正确率.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征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.     

频率步进雷达高分辨距离像解模糊方法研究

针对频率步进雷达中存在的高分辨距离像模糊现象,通过分析其本质原因--周期延拓引起循环移位,提出了一种等效混频解距离像模糊的新方法,并给出了等效混频本振频率的选择范围.通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

一维金属-介质光子晶体的特性

利用特征矩阵法对一维金属-介质光子晶体的特性进行了计算,发现此种光子晶体具有可见光透明,微波、紫外高反的光谱特性,而且存在比一维介质光子晶体更宽、反射更强的全向带隙.     

利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法

针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

面向点及区域目标的遥感卫星任务调度

遥感应用需求中存在点目标和区域目标两类任务,遥感卫星对两类任务的调度方式存在很大区别,将二者统一调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解,构建元任务,将两类目标在元任务层次进行统一;根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,并建立了面向点及区域目标的遥感卫星任务调度模型,实现了对两类任务的综合调度.仿真实例证明,此方法能够提高卫星的观测效率.     

基于对比度最优的VCO调频非线性误差估计与校正方法

针对VCO调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的VCO频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对VCO输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中VCO器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

舰空导弹毁伤目标所需弹耗量评估

舰空导弹毁伤目标所需的弹耗量是一个随机变量，提出了舰空导弹毁伤目标所需的平均弹耗量计算方法，计算舰空导弹毁伤单个目标、疏散目标、密集目标所需的平均弹耗量。示例分析表明，该计算方法简便易行，可为舰空导弹火力运用提供决策支持。     

基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究

密集假目标干扰会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题,提出一种基于盲源分离的密集假目标抗干扰的方法。该方法可有效从密集欺骗式假目标中检测出目标回波信号,并分析比较了JADE和Fast ICA两种盲源分离方法对密集欺骗式假目标和回波信号的分离效果。理论分析和仿真结果表明:JADE盲源分离较Fast ICA盲源分离抗密集假目标干扰较更有效。     

基于模糊MODM的空袭目标威胁评估

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊多目标决策(MODM)理论和方法,提出了一种空袭目标威胁评估方法。首先对影响空袭目标威胁程度的因素进行了分析;然后阐述了如何确定影响目标威胁评估的各个指标值;最后依据多目标决策方法,建立了在各指标权重值只有部分已知的情况下,目标威胁评估的数学模型,并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明,该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了防空作战效能。