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HRRP的弹道目标特征提取技术综述

基于雷达高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)的识别方法是弹道中段目标识别的有效手段,从弹道目标HRRP中提取出反映目标本质属性且可分性良好的特征对真弹头的识别具有重要意义。以高分辨距离像为研究对象,在对弹道目标高分辨距离像的特点进行分析的基础上,对弹道目标HRRP特征提取技术以及近年来取得的成果进行了总结,包括长度特征提取技术、进动特征提取技术以及长度特征和进动特征的联合提取技术。最后对弹道目标特征提取技术的技术难点和发展趋势进行了分析,提出了一些解决思路。     

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.     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。     

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.     

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。     

分布式多频带雷达数据融合目标高分辨分析方法

宽带雷达接收的目标散射回波提供了目标散射点的散射类型及距离高分辨.由于条件限制,很难获得宽带及超宽带回波数据.采用状态空间法融合不同频带下的雷达回波数据得到目标高分辨分析.仿真证明,该方法能够有效地利用多部不同频带雷达的回波来获得目标的散射特征,明显优于同条件下单部雷达所得到的结果.该方法提供了一种以多部窄带雷达等效获得宽带、超宽带雷达的可行方法.     

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.     

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.     

导弹主/被动雷达复合制导中的目标状态估计

针对主 /被动雷达复合制导中的被动雷达只有角度信息而无径向距离信息 ,当被动雷达与目标间的相对加速度为零时 ,目标的距离状态是不可观的特点 ,提出了一种旨在获取被动雷达径向距离信息的方法 ,从而可利用主动雷达和被动雷达的角度和径向距离信息进行数据融合。仿真结果表明 ,利用此方法可得到较好的数据融合效果。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

面向识别的雷达目标回波仿真技术校验分析

校验是仿真技术必不可少的环节。针对雷达目标识别的工程应用,提出了可用于初步校验雷达目标回波仿真技术的准则和方法。提出特征量稳健性校验方法,用于验证仿真回波的特征稳定性;提出特征量相容性校验方法,比较分析仿真回波特征与实测数据特征;并依据F isher判决准则提出仿真回波样本库不同类别目标间特征量的可分性分析方法。以某雷达目标回波仿真技术为例,建立仿真回波样本库,对校验方法进行了实验验证。     

基于高分辨距离象的雷达目标识别特征分析

高分辨距离象是高频区雷达目标识别的最基本的依据。文中对高分辨距离象用于目标识别的两个方面的特征进行了分析 ,提出了相关角度的概念。该概念反映了距离象与目标整体之间的相似性 ,是基于距离象目标识别的又一个重要特征 ;分析了距离象相位信息的重要性 ,指出了利用距离象相位信息进行目标识别的方法和途径。     

一种高分辨雷达扩展目标信号模拟方法

从线性调频高分辨雷达着手,分析了扩展目标回波信号的特点,对线性调频信号进行了模拟,生成了扩展目标回波数据。最后用Matlab仿真实现了目标散射中心和多普勒速度的提取,验证了模拟信号的可行性。     

基于小波能量矩的高分辨距离像特征提取

传统的小波能量特征提取方法没有考虑到每个分解频带上能量的时域分布.针对这一缺点,对传统方法进行了改进,提出了一种基于小波能量矩的局部能量提取方法,用于雷达高分辨距离像的特征提取.小波能量矩既反映了每个频带的能量大小,也反映了能量在时域轴的分布情况.目标识别仿真结果表明,基于小波能量矩的特征提取方法在识别率方面的性能优于传统方法.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

基于实测数据的雷达探测距离修正方法

借鉴雷达检飞的思想,以雷达在日常工作中积累下来的实际探测数据为基础,提出了雷达探测距离的修正方法,构建了相关算法和数学模型,实现了雷达探测距离的修正.既提高了雷达探测距离的精度,又避免了雷达实地检飞的难题,为雷达探测距离推算提供一种简单易行的方法.     

一种新的高分辨极化目标检测方法

针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法