一种基于支持向量机的无源雷达目标识别方法

针对传统的无源雷达目标识别系统存在的不足,提出了一种新的基于模式识别的目标识别方法。在提取雷达辐射源信号熵特征的基础上,设计支持向量机(SVM)分类器完成目标的分类识别。理论分析和实验结果表明,提出的方法在较大信噪比范围内均能获得比较满意的识别率及识别效率,优于传统的基于常规特征参数的识别方法。     

不确定推理在雷达识别中的应用

通过对雷达的识别,既然可以及时识别对我方威胁较大的目标以便采取相应措施,同时雷达识别的结果也可进一步作为目标识别的知识源,用于对目标身份的识别,以满足辅助决策的需要.提出了不确定推理在雷达识别中的详细方法,给出了在选择载频、脉冲重复频率和脉冲宽度三个特征参数构成雷达特征向量情况下的识别结果.该方法具有较高的应用价值.     

BP神经网络在无源雷达目标识别中的应用

目标识别技术是无源雷达的关键技术之一.针对无源雷达目标识别的特点,在分析空中目标类型和目标表征的基础上,建立了基于BP神经网络的目标识别模型,并对设计该模型涉及的基本问题进行了详细分析,最后运用该模型对给定特征的空中目标的进行了实验.实验结果表明,该模型提高了目标识别的稳定性和准确性,是有效可行的.     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

基于混沌特征的高分辨雷达目标识别

根据高分辨导弹制导雷达的基本工作原则和舰船目标的散射特性,利用现有雷达回波的仿真技术,在合理的战术想定下,计算了三类典型舰船的雷达回波.在此基础上,研究了利用雷达回波功率谱的方法来识别目标类型的有效性,并基于混沌理论提出了一种比功率谱方法更加有效的新的识别方法,从而为进一步利用混沌理论来开发雷达目标识别技术奠定了初步的理论基础.     

基于DSm理论的雷达目标综合识别算法

针对数字多功能雷达的目标识别问题,提出了基于DSm理论的综合识别算法。将不同类型的识别结果置于统一的辨识框架中,并利用经典DSm组合规则进行信息组合,采用冲突按比例重分配规则重新分配组合结果,应用基于广义基本信任分配的决策规则进行判决。仿真结果表明,该方法避免了层次化识别结构带来的信息损失,识别结果中含有更丰富的目标信息。     

雷达目标识别的频域极小极大法

本文研究了雷达目标识别过程中关于目标的编码、分类特征的提取与选择等问题。提出了利用极小极大原则从频域中获取目标特征系数的方法,论述了它的数学框架以及寻求最佳解的算法步骤。利用实测的目标散射数据进行试验研究,结果表明了本文理论的正确性及其方法的有效性。     

基于EA-FPHT的无源协同定位检测前跟踪方法

针对无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题,提出一种基于能量积累的快速极坐标霍夫变换无源协同定位检测前跟踪方法。建立了多目标无源协同定位系统的数学模型。提出了快速极坐标多目标无源协同定位跟踪方法。利用目标运动速度先验信息和雷达回波帧序号信息,组合相邻两帧满足目标运动特性的雷达数据,并在第二门限中加入目标能量积累信息构成双门限。仿真分析算法性能,并得出结论:所提方法能够有效解决无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题。     

基于小样本脉冲序列匹配的重点雷达目标快速识别

针对雷达对抗侦察系统如何快速有效识别出重点雷达电子目标的问题,提出了利用雷达小样本脉冲序列模板从接收到的复杂混合脉冲序列中抽取重点雷达信号的思路,并实现了该算法,克服了目前雷达对抗侦察信号处理流程僵化、识别速度与识别正确率受信号分选算法限制的缺陷。在此基础上,提出了多目标并行理论分析与计算机仿真实验,进一步验证了该方法能够在密集雷达脉冲流中快速、准确识别出重点雷达电子目标。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。