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。     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.     

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。     

利用反步控制法的带角度约束制导律研究北大核心

针对制导炸弹对地垂直攻击的要求,研究了导弹攻击地面运动目标的弹目三维运动规律,构造了带有落角约束的导弹运动方程,并利用反步控制方法,研究了带落角约束的三维近垂直击顶新型末制导律。仿真结果表明,该新型制导律能够在目标机动的情况下满足近垂直击顶的要求,脱靶量也在允许的范围之内。     

航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

利用反步控制法的带角度约束制导律研究

针对制导炸弹对地垂直攻击的要求,研究了导弹攻击地面运动目标的弹目三维运动规律,构造了带有落角约束的导弹运动方程,并利用反步控制方法,研究了带落角约束的三维近垂直击顶新型末制导律。仿真结果表明,该新型制导律能够在目标机动的情况下满足近垂直击顶的要求,脱靶量也在允许的范围之内。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

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。     

多DSP并行的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统.结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,且识别目标的速度很快.     

主被动雷达协同跟踪制导方法研究

针对导弹主被动雷达协同跟踪制导问题,采取了复合制导的方法,把2种不同制导律复合作为导弹主被动雷达协同跟踪的导引法,并把卡尔曼滤波器估计应用到有目标机动时导弹的末制导。用Matlab进行仿真,对导弹的机动性,弹目遭遇时间进行研究,最后仿真分析表明了复合制导方法的优越性。     

用于雷达监视的贝叶斯及登普斯特－－谢弗目标识别法

本文探讨了雷达监视系统中目标航迹的识别问题,为了跟踪器旁边建立目标识别器,这里使用了可用于空中监视系统实时处理的四个特征:从敌我识别系统(IEF)得到的目标标识符(TID).来自雷达的仰角量测、目标速度以及跟踪器估计的加速度。将这四个特征组合起来,可将空中目标分成五类:友方商用目标、友方军事目标、敌方商用目标(或未知目标)、敌方军事目标及假目标(雷达杂波)。两种流行的基于统计的技术,即贝叶斯和登普斯特——谢弗方法,用于开发本文的雷达目标识别算法。真实及仿真的空中监视雷达数据用于评估雷达监视系统的这种航迹识别方法的适用性及效能。     

一种基于零控脱靶量的滑模末制导律设计

基于零控脱靶量的思想,提出一种能够有效针对大气层再入目标的滑模末制导律.首先,建立纵向平面内的弹目相对运动方程;然后利用扩张状态观测器对目标机动加速度信息进行估计,并对零控脱靶量算法进行分析,提出了制导律的设计思路;接着利用滑模变结构控制理论进行制导律的推导;最后进行仿真分析,仿真结果证明,所设计的制导律能够很好地对目标弹进行拦截,并且指令的跟踪效果也很好,从而验证了算法的有效性.     

一种航迹数据高维特征矩阵提取方法

针对雷达航迹数据特征提取不充分使得对空中目标分类识别准确率低的问题,提出了一种航迹数据高维特征矩阵提取方法。首先从机动性、巡航性、飞行区域以及高阶特征进行航迹数据分析,进而在不同维度统计数据特征、提取多维航迹数据特征参数,最终形成航迹数据高维特征矩阵。通过实测航迹数据实验表明对特征提取充分,多类机器学习方法验证识别率统计均值为92.4%,证明了本文算法的可行性与稳定性,该方法可作为提升航迹目标识别准确率的有效手段。     

基于优化理论的“惯性/卫星”制导炸弹纵向复合制导律

针对炸弹的弹体特性和"惯性/卫星"制导的特点,提出了中制导与最优末制导相结合的串联复合制导律。中制导通过程序实时解算最优攻角使炸弹升阻比最大以增加炸弹射程,末制导利用最优控制理论以最小的控制能量来保证足够大的弹着角,从而使得制导炸弹射程和杀伤威力都取得满意效果。并以某型"惯性/卫星"制导炸弹为例进行了仿真计算,仿真结果表明该方法有效可行,为"惯性/卫星"制导炸弹制导和控制系统设计提供了参考。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

利用时间谱信息融合的空中目标分类算法

时间谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)揭示了目标空间状态随时间的变化特性,从而可利用目标的时谱简化(或缩小)待识别目标的范围。将低分辨雷达测量得到的高度、速度、加速度作为目标特征,建立典型空中目标对各特征的模糊隶属函数,进而采用改进的证据推理进行分类判决。结果表明利用时间谱信息可为雷达空中目标识别提供有效辅助手段。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。