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.     

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像的识别算法。该算法借用图像处理方法,先对雷达目标的一维距离像进行编码,经过傅里叶变换提取一组形状特征。这组特征精确地描述了一维距离像曲线的走向。而后,利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别。实验结果表明,可以获得良好的识别效果。该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。     

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。     

中近程搜索雷达发射信号脉冲宽度设计方法

针对中近程搜索雷达发射信号参数设计问题,通过对雷达威力的推导,给出了雷达威力与发射信号占空比、宽窄脉冲探测距离衔接系数、探测目标RCS最小值、探测目标RCS最大值的关系公式.根据公式可以绘制出雷达威力与发射信号占空比的关系曲线,找出最优占空比、雷达威力系数和最优宽窄脉冲宽度比值,进一步得出脉冲重复周期和宽窄脉冲宽度.该方法为RCS范围确定提供了理论基础,为雷达模式设计提供了依据.     

利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

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。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

基于RBF神经网络的空中目标识别技术

空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型。通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率。     

基于密母算法的雷达一维距离像C-SVM识别方法

为提高反舰导弹的目标识别能力,采用高分辨率雷达一维距离像为识别特征向量,利用改进的密母算法优化的C-SVM模型,研究了反舰导弹对真假目标的分类识别方法并进行了实验,实验结果表明:经过参数优化设置后的C-SVM大幅提升了反舰导弹末制导雷达对目标类型的识别正确率,搜索时间虽有所增加,仍然远小于GS。     

基于HRRP的弹道目标特征提取技术综述

基于雷达高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)的识别方法是弹道中段目标识别的有效手段,从弹道目标HRRP中提取出反映目标本质属性且可分性良好的特征对真弹头的识别具有重要意义。以高分辨距离像为研究对象,在对弹道目标高分辨距离像的特点进行分析的基础上,对弹道目标HRRP特征提取技术以及近年来取得的成果进行了总结,包括长度特征提取技术、进动特征提取技术以及长度特征和进动特征的联合提取技术。最后对弹道目标特征提取技术的技术难点和发展趋势进行了分析,提出了一些解决思路。     

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。     

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。     

基于雷达距离像的锥体目标进动参数估计方法

提出了一种基于雷达一维距离像序列和雷达测轨信息的飞行进动锥体目标的微动参数估计方法。首先对飞行锥体多次观测,得到各个时刻目标的雷达高分辨一维距离像,提取距离像的径向长度。再综合利用各个时刻的距离像径向长度、锥体质心的轨道位置信息,用最优估计的方法提取进动周期、进动角、锥体高度等主要参数。为了提高参数估计的效率,采用分步估计的方法,先利简化的数学模型粗估,再基于粗估结果利用精确模型二次估计,得到最终结果。对仿真数据进行了处理分析,证明了所提出方法的正确性和有效性。     

双基地雷达定位系统的最优定位点研究

研究了约束条件下双基地雷达定位系统的最优定位点问题.当目标分别平行和垂直于双基地雷达基线运动时,在定位误差GDOP最小准则下,得出了一些有意义的结论.研究表明,双基地雷达最优定位点的位置与k(测距误差方差和测角误差方差的比值)和d(接收站到目标飞行轨迹的距离)有关.得出的结论对双基地雷达的优化配置有一定的参考价值.     

基于递归神经网络的飞机目标识别方法

针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于物理光学方法二面角反射器一维距离像特征信号计算

二面角是众多雷达目标中的典型散射结构,是典型的二次散射体,其特征的识别对于复杂目标的识别具有重要的意义。本文中首先在频域内应用PO光学计算方法得到二面角的散射信号,通过IFT变换得到时域散射信号。采用幅度调制信号与目标的时域散射信号进行卷积,即得到目标的距离像     

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.