空间复杂目标群的雷达目标识别技术

复杂的空间目标群给雷达目标识别带来了挑战。分析了弹道中段空间目标群的构成及其对识别的挑战。系统归纳了反导中段雷达目标识别方法。根据雷达识别所采用的特征不同,将空间目标雷达目标识别方法分为其于结构特征的识别方法、基于弹道特征的识别方法和基于微动特征的识别方法,详细阐述了这3类识别方法的物理基础及其特征提取方法,分析了各种识别方法的特点,最后展望了中段雷达目标识别的发展趋势。     

无源雷达智能目标识别

现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论方法的算法运用框架。提出无源雷达智能目标识别的几个关键问题,为改进和提高无源雷达目标识别技术手段提供理论基础。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

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。     

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求。针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训练一维卷积神经网络来学习雷达辐射源信号的有效特征并进行识别。最后在不同信噪比条件下进行了识别仿真实验,得到了较好的识别正确率,证明了该方法的有效性和可行性。     

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.     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

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.