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。     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

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。     

基于层次分析法的目标属性识别模型

空中目标的属性识别是一个复杂问题,在火力单元级进行目标识别只能根据上级指挥所或和目标指示雷达传来的目标信息和从相控阵雷达中给出的目标特征信息中提取关于空中目标的信息,对目标进行识别,并能对自动识别目标进行监视。如何快速准确地识别目标属性是当前防空指挥自动化所必须解决的问题。给出了影响目标属性识别的主要因素和各因素判断目标属性的模型,给出了基于层次分析法综合识别目标属性模型,定量地给出了综合识别空袭目标属性值,在一定程度上避免了属性识别的主观性。最后用实例验证了该模型的可行性和合理性。     

基于RBF神经网络的空中目标识别技术

空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型。通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

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。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

基于关联离散度的目标类型识别方法

针对空中作战空中目标识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,提出了一种基于关联离散度的空中目标灰色识别方法。该方法采用灰色理论,通过应用定义的关联离散度作为识别测度,因而在无需对现役雷达作太多技术改进的情况下,就可以提高低分辨雷达对空中目标粗略分类的自动判别能力。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

基于模糊信息论的空中目标识别模型研究

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。