全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

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。     

基于分类器联合的反舰导弹HRRP目标识别与拒判研究

为了进一步提高存在库外目标情况下反舰导弹的目标识别率,利用高分辨距离像(HRRP)信息,构造了一个兼具拒判功能的反舰导弹目标自动识别系统。利用feko软件仿真建立了6类目标在不同方位角下HRRP数据库,并针对HRRP识别问题,提取7个基于目标结构的平移不变特征;选择二次判别分类器、7-最近邻分类器和决策树分类器作为基分类器,并利用LM-BP神经网络作为联合器构成多分类器系统;引入基于非参数估计的置信度评估方法,确保系统能够拒判置信度较低的待测样本。试验结果表明:LM-BP集成系统能够提高基分类器的分类性能,且在库外目标存在情况下,引入适当置信度判别阈值的多分类器系统能够兼顾识别正确率和宣判率。     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

单脉冲测角在BM突防干扰机上的应用

高分辨雷达(HRR)使用目标HRRP检测目标,由此要求弹道导弹(BM)突防干扰机生成的多假目标信号中包含BM弹头HRRP信息,HRRP长度是HRRP的一个重要特征,需要通过测量雷达观测角计算得到,BM突防干扰机自旋,自身三维姿态难以提取,二维单脉冲测角系统难以应用,一维单脉冲测角系统根据自旋特点,可间断地测得雷达观测角,干扰机和BM弹头运动以及干扰机自旋对测角精度影响较小,间断得到的雷达观测角可以用来计算BM弹头HRRP长度,指出了干扰机章动是影响测角精度的主要因素,最后说明了探讨的方法对目前BM突防干扰机设计具有一定实际工程意义。     

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。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

运动平台下频率步进雷达杂波相消新方法

相消处理是一种典型而又简单易行的杂波滤除方法。针对频率步进雷达,提出一种新的杂波相消方法,它利用同一距离单元上两帧回波脉冲所成的两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消。通过合理地选择帧间隔数,该方法能够很好地保持目标HRRP特性。针对雷达平台运动所导致的两幅HRRP之间杂波移位和成分改变问题,又提出了先利用杂波相关性进行杂波对齐后再相消的解决方法。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于散射机理分类与方位对称性判决的极化SAR人造目标提取

由于极化SAR人造目标电磁散射的复杂性,已有极化SAR人造目标提取方法难以完整地提取出感兴趣区域内不同类型的目标.针对这一不足,提出一种基于散射机理分类与方位对称性判决的提取新方法,充分利用目标与杂波在散射机理类型及方位对称性上的差异进行提取.与已有方法相比,该方法对极化SAR图像中不同极化特征的人造目标都有较好的提取性能,提取结果更为完整和准确.利用全极化SAR实测数据验证了本方法的有效性和优良性能.     

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.     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

基于目标距离像的地面目标检测和跟踪

本文阐述了高分辨率一维距离成像的原理,提出了一种基于目标距离像的目标信号检测和跟踪方法。理论分析与模拟结果表明,通过目标距离像可以测量出目标的一部分强散射中心;强散射中心信息的综合利用,可以提高信干比并改善检测和跟踪性能。因此利用目标距离像可以较好地解决强地物杂波背景下目标信号的检测和跟踪问题。     

仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

低分辨雷达的目标特征提取方法

基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。     

基于串联模型框架的目标威胁评估

针对防空武器系统防空作战特点,在对目标威胁程度影响因素分析的基础之上,运用模糊理论和多模型理论探索目标威胁评估问题。设计了一种基于串联模型框架的目标威胁评估方法,该方法采用3个基本模型,基于串联系统思想,经模糊推理融合,得到空中来袭目标的威胁程度。该评估方法层次分明、直观有效,能够较好地满足海上对空防御作战中对目标威胁评估的需要,为舰指挥员决策和防空武器系统火力分配提供一定的依据。     

基于ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.反舰末制导雷达对编队预定目标的选择,可通过点集匹配来实现,基于此提出了一种运用ICP (Iterated Closest Point)算法进行编队预定目标选择的方法.首先通过一个粗搜索过程来确保ICP算法的初始值选取性能,然后运用ICP算法精确搜索最佳匹...     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性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。针对多类舰船目标的识别,提出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4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。