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.     

粗集理论在目标识别信息处理中的应用

为提取传感器获得的较粗糙的原始信息,运用粗集理论进行目标识别信息的处理,提出了一种采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,从而达到提取有用信息的处理方法.根据此方法,实例中通过对生成的规则进行优选,得到了简单准确的目标识别规则.此理论在信息处理中的应用,较好地满足了目标识别中原始信息处理的需求.     

简单背景上目标的自动识别

本文提出了一种在简单背景上的军事目标。主要是飞机和坦克等目标的自动识别方法,在数字处理上分为噪声滤波、目标分割、特征提取、分类识别和偏差值测量等几步。各步都采用简单而有效的算法:用中值滤波去除噪声;用直方图拟合法进行目标分割;用改进的矩不变量表示特征;用最近邻法进行识别;用投影值求目标中心以测量偏差。对各个过程都用实验型图象处理系统进行仿真处理,证明这种方法可以在简单背景(相当于噪声较小情况)下有效地工作。各种算法都比较简单,因此可以用多级微处理机级联来实现。     

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。     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

反导弹系统中的目标识别技术

本文是一篇综述文,没有什么创新,只是试图对反导弹系统目标识别技术的全过程作一个简明的阐述。文中给出了描绘目标识别的功能框图和数学模型。 目标识别的理论基础是模式识别理论和统计判决理论,但它不同于图象增强和图形识别,在实际应用中有其特殊的处理分析技术。作者认为,最重要的工作是特征信号的提取,其次才是根据特征信号的统计分布（多数不是正态分布）进行分类器的设计。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

一种基于知识矩阵的地面目标探测数据融合仿真方法

在作战仿真系统中,为实现数据融合仿真,提出了一种基于知识矩阵的数据融合建模仿真方法.该方法首先用六个维度基准知识定量表示一个探测的质量,通过去老化处理,目标接近度和识别一致性、同一目标识别与探测数据质量判定等三个步骤确定是否能够将两次探测进行融合,最后再进行相应的融合处理.该方法在某平台级作战仿真系统中得到应用,取得了良好效果,验证了该方法的可行性.