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。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

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。     

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。     

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.     

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。     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

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.     

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.