基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究

针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。     

UWB叶簇覆盖SAR人造目标特征信号

穿透叶簇的VHF/UHF超宽带(UWB)SAR具有相对带宽很宽,成像积累角大的特点,能同时获得距离、方位两个方向的高分辨能力,用于探测地面隐蔽人造目标。在VNF/UHF波段,一般的人造目标可简单模化为目标侧面与地面之间形成的一个长二面角。本文得出了二面角目标模型的散射回波信号形式,从理论上模拟产生了人造目标SAR图像,建立了特征信号库,可用于进一步的目标检测与识别。     

基于矩阵束方法的全极化雷达目标结构特征的描述

针对宽带、高距离分辨率、全极化雷达的工作体制,提出了利用矩阵束方法将雷达目标分解为沿径向距离上的散射中心分布。根据目标的瞬态极化响应,提取相应于散射中心的极化特征,由此形成目标沿径向距离分布的结构特征描述的新方法。     

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。     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换(FFT),实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别,该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,判定目标所属的类别。仿真实验表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

基于回波域的低频UWBSAR极化校准

多极化,低频超宽带(ultrawideband,UWB)合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)是雷达技术未来发展的一个重要方向。系统的低频特性,UWB特性和大处理角特性使得常规SAR极化校准不再适用。基于系统回波模型,同时考虑定标体的电磁散射特性,给出了适合该系统的极化校准方法。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种直线段匹配的新方法

直线特征在人造目标和环境中普遍存在,直线段的匹配是三维重建等应用领域的首要解决问题.一般单直线的匹配方法难以解决被部分遮挡直线的匹配问题,提出了一种基于极线约束和RANSAC算法的匹配方法.对直线段上的点运用基于极线约束的匹配方法在另一幅图像中进行点的同名匹配,采用RANSAC算法建立直线模型,剔除野值,得到匹配直线段.本方法能有效地解决图像中被部分遮挡直线段的匹配问题,仿真实验和实际图像实验证实了本算法的正确性和高精度.     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

Visual-attention gabor filter based online multi-armored target tracking

The multi-armored target tracking (MATT) plays a crucial role in coordinated tracking and strike. The occlusion and insertion among targets and target scale variation is the key problems in MATT. Most state-of-the-art multi-object tracking (MOT) works adopt the tracking-by-detection strategy, which rely on compute-intensive sliding window or anchoring scheme in detection module and neglect the target scale variation in tracking module. In this work, we proposed a more efficient and effective spatial-temporal attention scheme to track multi-armored target in the ground battlefield. By simulating the structure of the retina, a novel visual-attention Gabor filter branch is proposed to enhance detection. By introducing temporal information, some online learned target-specific Convolutional Neural Networks (CNNs) are adopted to address occlusion. More importantly, we built a MOT dataset for armored targets, called Armored Target Tracking dataset (ATTD), based on which several comparable experiments with state-of-the-art methods are conducted. Experimental results show that the proposed method achieves outstanding tracking performance and meets the actual application requirements.     

基于熵和TFN—AHP的TOPSIS法TBM目标威胁度评估

在界定基于能力的武器装备体系需求生成相关概念的基础上，对需求生成模式提出了基于改进的TOPSIS法TBM目标威胁度多属性评估方法，利用熵和TFN-AHP理论处理目标属性主客观权重，避免了传统TOPSIS方法中人为给定目标属性权重的随意性，同时利用模糊隶属度函数和G．A．Miller9级量化理论量化影响因素，建立了TBM多目标威胁评估排序模型，给出了计算实例。计算结果表明，该算法具有合理性和有效性。     

地表目标复合散射的强迫激励法分析

研究了强迫激励方法在电磁散射计算中的应用 ,此方法将地表目标散射分析化为两步 :首先分析地面的散射 ,再将地面的散射作为激励作用于目标 ,从而得到地面背景下目标的电磁散射信号。应用强迫激励方法计算了地表背景下车体的时域电磁散射 ,并与试验作了对比 ,两者比较吻合     

目标多特征信息的模糊数据关联算法

传统的解决密集杂波环境中多目标跟踪的数据关联算法主要是基于目标的距离特征。由于利用的信息有限,容易导致目标的误跟和失跟。提出一种基于目标多特征信息的数据关联算法,将目标的距离特征、方位特征和雷达散射截面积特征进行模糊信息融合,实现对雷达目标的关联。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于门限的无线传感器网络密钥管理方案

由于无线传感器网络在能量消耗、内存开销和计算能力等方面的局限性，传统的网络密钥管理方法已不适用。为此提出了一种适用于无线传感器网络的密钥预分配方法——基于（t，n）-门限方案，给出了密钥分配方法，并从方案的连通性、安全性等方面进行了有效的分析，结果表明该算法在这些方面有一定的优势。     

一种新的避免航迹合并的比例联合概率关联算法

通过对传统的联合概率数据关联算法(JPDA)在平行临近及小角度交叉目标的关联跟踪中引起的航迹合并问题的分析,提出了一种基于最大交互概率的改进比例联合概率数据关联算法.该算法找出距离两逼近目标的交互概率中心最近的有效观测,引入一比例因子对该观测与所有目标的关联概率进行修正,将逼近目标“拉开”,从而抑制了航迹的合并.仿真结...     

基于合成孔径原理目标散射测量中的运动误差补偿

在应用基于合成孔径原理的水下目标散射特性测量新方法时,目标总会存在偏离匀速直线的运动误差,导致图像散焦甚至无法成像,从而不能得到目标二维散射特性.针对上述问题,从水下目标的六自由度运动误差入手,分析运动误差对成像的影响,采用基于运动测量系统的逐点运动补偿方法对回波信号进行处理,给出了计算机仿真试验结果.仿真试验得到了较好的成像结果,验证了运动补偿的有效性.     

基于RCS序列的空间目标分类识别方法

结合三轴稳定卫星、自旋稳定卫星、翻滚目标和空间碎片的运动特征,依据强散射中心理论分别建立这四类空间目标的电磁散射模型,通过计算机仿真得到其RCS序列仿真值.针对这四类空间目标的RCS序列特点,提出了一种三轴稳定卫星与空间碎片的判别方法和利用RCS的周期性对空间目标分类识别算法,计算机仿真实验验证了算法的有效性.