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为鉴别杂波点迹和目标点迹,消除杂波对雷达性能的影响,提出了一种基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法.首先,选取雷达点迹形成过程中能够反映目标点迹和杂波点迹差异化的特征,作为神经网络输入数据;然后,根据输入输出的数据维度设计竞争神经网络分类器,并对其进行训练;最后,利用训练好的神经网络分类器对雷达点迹进行聚类,对识别为杂波... 相似文献
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针对系统误差、杂波干扰等对点迹融合处理系统的影响,结合工程实践,提出了一种处理复杂环境下多雷达点迹融合结构框架,给出了存在系统误差情形下的多雷达航迹起始、虚假目标抑制、雷达误差配准等模型和算法。仿真结果表明,提出的框架、模型和算法能够有效处理多雷达点迹融合问题。 相似文献
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针对复杂背景下微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种基于点-航迹质量评估的动态规划方法。该方法在雷达传统的检测跟踪结构的基础上,结合雷达真实目标回波特性和目标的运动规律,在单周期内,根据目标的回波特性提出点迹质量的概念,在进行点迹凝聚处理的同时计算点迹质量的大小;在多周期间,根据目标的运动规律对目标的位置进行外推估计,根据估计值与量测值之间的欧式距离和方位差设计一个置信因子并结合点迹质量来改进航迹指标函数。仿真验证结果表明,该方法能够有效地消除伪航迹,计算量较小,能够提高复杂背景下雷达对微弱目标的检测和跟踪性能,并且结构简单,在工程上易于实现。 相似文献
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通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。 相似文献
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机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。 相似文献
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针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明:所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。 相似文献
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雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。 相似文献
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基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别 总被引:2,自引:0,他引:2
由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性. 相似文献
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针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题,以强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法为基础,提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法.首先,根据整个过程中目标的运动状态,建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型.其次,利用各状态间的相关程度构... 相似文献
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提出了一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法,该方法利用不同雷达对同一目标探测具有较大相似性的特点,对接收到的多部雷达点迹,经初始相关序列提取、相关序列近邻假设整体分配、目标初始状态估计等环节,进行多雷达航迹起始,有助于解决因系统误差估计与数据关联互为前提而无法对目标实施精确跟踪的问题。仿真结果表明,该方法能够对多雷达点迹进行有效互联,提高存在雷达系统误差条件下的航迹起始正确率。 相似文献
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对组网雷达的多目标航迹欺骗 总被引:1,自引:0,他引:1
由于目前点迹压缩、点迹串行合并等融合方法在组网雷达中的普遍应用,使得对单部雷达的多目标航迹欺骗很容易被雷达组网系统所识别。为了能够有效地欺骗组网雷达,并在网内各雷达的PPI显示器上显示相似的航迹,在对单部雷达实施多目标航迹欺骗的理论基础上,提出了一种对组网雷达实施多目标航迹欺骗的方法。根据组网雷达系统中各雷达坐标位置的不同以及各雷达主波束对准干扰机时间的不同,详细讨论了产生具有空间相关性和时间相关性的可控欺骗航迹的算法。 相似文献
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本文利用目标的动态特性开发了神经网络指导的贝叶斯决策准则进行目标分类。系统由特征提取器、指导条件概率生成器的神经网络、新颖的序贯分类器组成。所应用的主要特征是从每个航迹中提取的速度和曲率序列。类似于隐式马尔可夫模型(HMM),用隐含状态训练神经网络,网络的输出则是给定观测下出现隐含状态发生的条件概率。然后用这些条件概率作序贯贝叶斯分类器的输入进行分类。一旦接收到新的扫描数据,分类结果递推更新。为了说明所述方法的有效性,介绍了关于高杂波率的多扫描图象的模拟结果。 相似文献