基于正则变换的雷达目标成像识别

本文提出一种基于正则变换的雷达目标成像识别方法。该方法首先将各个训练目标在不同方位角时的距离剖面像构成综合矩阵，并对之作正则变换建立正则子空间；然后将每类目标各方位的像向该子空间投影形成子像，并以其平均结果作为库目标的特征矢量。对未知目标，以其子像对库目标特征矢量的欧氏距离最小为分类准则，进行了识别模拟实验。     

基于子像空间的雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于子像空间的雷达目标一维距离像识别方法。该方法一方面通过建立目标子像空间，改善了对输入目标为库属目标的识别率；另一方面基于假设检验理论，在分类判决中引入判决门限，能够有效地对库属目标和非库属目标进行判别。模拟实验结果表明该方法的有效性。     

基于最优特征矢量子空间的雷达目标识别

针对雷达特征子空间距离像识别中存在的如何选择特征基的困难,提出了一种基于最优特征矢量子空间的雷达距离像识别方法。该方法首先对原数据样本进行特征提取变换,再采用遗传算法选取最优特征矢量,由此组成最优子空间。通过对三种不同类型飞机实测回波数据进行识别,并与经典特征子空间法的对比实验,表明该方法的有效性。     

基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

噪声中目标距离剖面像识别的修正特征子空间法

以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性     

雷达目标识别中的双距离像子空间法

研究分析了双距离像子空间的分类机理,并介绍了所采用的最近邻特征线判别规则。将双距离像子空间与最近邻特征线判别规则相结合的分类器应用于雷达目标距离像识别中。用3种不同类型飞机实测回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性。指出了最近邻特征线判别规则的不足之处,即最近邻特征线敏感于特征提取方法。     

稳健的多通道SAR特征投影杂波抑制算法

针对强干扰目标信号污染影响传统的特征投影方法杂波抑制性能的问题,提出了一种稳健的特征投影方法。该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,对其协方差矩阵进行特征分解,构造新的噪声子空间,最后将回波数据矢量向新的噪声子空间投影进行杂波抑制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性和稳健性。     

低信噪比条件下调频率估计的子空间投影方法

当SAR回波数据的信噪比较低时,准确估计多普勒调频率变得十分困难.提出了一种基于子空间投影技术的多普勒调频率估计方法.该方法利用不同距离单元的观测矢量构造协方差矩阵,然后通过对协方差矩阵特征分解得到噪声子空间,最后将相位误差矢量向噪声子空间投影来估计多普勒调频率.在信噪比较低的条件下此方法可以稳健地估计多普勒调频率.     

最优聚类中心雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于最优聚类中心的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用训练数据集建立最小平方距离准则下的最优变换矩阵 ,使用该变换矩阵可增大同类目标的特征聚合性 ,从而减少同类之间差异 ,同时 ,通过在子像空间选定一组最优聚类中心来增大异类目标特征的可分离性 ,加大异类之间差异 ,提高雷达目标识别率。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像识别中的有效特征提取问题,提出了一种基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别方法。该方法将高分辨距离像及其线性卷积系数扩展特征作为联合特征在核空间中进行特征选择,并采用支持向量机（support vector machine, SVM）作为分类器实现雷达目标识别。核空间中的特征选择可以解决联合特征高特征维数问题和非线性可分问题,进而提高SVM识别性能,而线性卷积系数扩展特征相比高分辨距离像具有更强的稳定性。同时,可以在一定程度上弥补因特征选择带来的高分辨距离像部分距离单元特征分量缺失。基于5种飞机目标高分辨距离像的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于距离像时频非负稀疏编码的SAR目标识别

提出了一种基于目标高分辨距离像时频域非负稀疏编码的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法。首先,将目标的SAR复图像转换为高分辨距离像。然后,采用自适应高斯基表示方法计算每个距离像的非负时频矩阵。其次,对训练目标所有距离像的时频矩阵采用非负稀疏编码方法学习时频字典。在目标识别中,通过将每个距离像的时频矩阵投影到低维的时频字典上来提取特征矢量。最后,在提取特征矢量的基础上,通过支撑向量机目标识别决策实现目标识别。采用美国“运动和静止目标获取与识别计划”公开发布的SAR图像数据库进行算法验证实验。实验结果说明了提出方法的有效性。     

基于不同准则函数的雷达目标特征空间变换

为解决雷达目标高分辨距离像的识别问题 ,将 4种基于不同准则推导出的线性特征空间变换进行了归纳。分别用这几种变换方法对 6类飞机缩比目标高分辨距离像数据进行特征空间变换 ,然后用同一分类器判决 ,并对其识别结果加以分析与比较 ,得出在该应用条件下的有益结论。     

基于最优投影平面的雷达目标一维距离像识别

基于将多类目标的识别转化为两类目标的识别这一思想,提出一种雷达目标一维距离像识别方法。首先将多类目标组分为多个子组,每一子组包含两类目标;对每一子组中的目标,由其训练一维距离像建立最优投影平面;对输入目标,利用最小距离准则进行分类,以确定输入目标在每一子组中的类别。然后,应用投票机制最终决定输入目标所属类别。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于复合特征及分层特征选择的雷达HRRP识别

雷达高分辨距离像(highresolutionrangeprofile,HRRP)具有方位敏感性、平移敏感性以及在特征空间高度交叠的特点,采用复合特征可以更好地描述目标特性。利用复合特征,结合分层识别结构提出了一种分层特征选择方法,充分利用了特征信息,简化了识别器结构,使识别运算量大大下降且提高了识别率。基于HRRP的平移不变特征和相关矢量机的计算机仿真实验表明,该方法是有效的。     

距离速度跟踪在矢量脱靶量测量中的应用

提出了一种基于距离速度跟踪的空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法。该方法利用发射距离高分辨信号获得较为精确的瞬时距离信息和径向速度信息,通过建立目标运动模型,采用距离速度目标跟踪定位的扩展卡尔曼滤波算法,获得目标运动的精确轨迹,利用跟踪得到的空间位置点,通过对一组线性方程求解得到矢量脱靶量参数的估计。仿真结果表明该方法可以得到满意的脱靶量估计结果。     

极化毫米波雷达目标识别方法的研究

本文针对毫米波雷达距离像识别这一应用背景,提出了一种应用极化信息使距离像幅值趋于平稳,用神经学习来提取距离像角不变特征的模式识别新方法;其特点是通过极化处理减弱斑纹可增强对目标的确认,经神经学习获取的子类型特征与常规方法相比载有更多信息因而识别率高;实验结果证明了该方法的有效性.     

基于分离式电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向估计

目前,分离式电磁矢量传感器相干源估计问题研究处于起步阶段,现有方法最多只能解6个相干信号源。研究空间平滑算法在分离式电磁矢量传感器阵列中的应用,以解决该问题。首先对平面阵列进行两维子阵划分,然后通过选择矩阵对该划分子阵进行抽取,最后对各抽取子阵进行空间平滑处理。完成两维空间平滑后,利用子空间旋转不变技术和矢量叉积算法完成目标的两维波达方向估计。所提方法在解决共点式电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的同时,采用稀疏阵列提高了波达方向测量精度,且该方法不受制于6个相干入射信号源。计算机仿真结果证明了所提空间平滑方法在均匀分离式电磁矢量传感器平面阵中解相干的有效性。     

基于角域特征PSO的海面目标HRRP识别方法

针对特征空间中各类海面目标特征混叠严重和高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)的角度特征利用率低的问题，提出了一种基于角域特征粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的海面目标HRRP识别方法。该方法引入HRRP的角度信息优化特征空间，增加特征空间的整体可分性；利用自适应分帧算法对特征空间进行角域划分，增加特征空间的局部可分性，并利用PSO算法确定特征空间角域划分时最优的单帧最小样本数目，增强方法的鲁棒性与适用性。实验结果表明，通过将特征空间优化和区域划分进行结合，可以有效提升多类海面目标的分类识别性能，PSO算法可以有效增强方法的抗误差性和抗噪鲁棒性。     

高速旋转目标三维成像的新算法

针对高速旋转目标三维成像的问题，提出一种有效的GRT CLEAN方法。该方法首先进行平动补偿,将高速目标的回波信号转换为高速转台模型。然后利用基于旋转散射点各次距离像回波的变化曲线所具有的特征，采用广义Radon变换(generalized Radon transform, GRT)得到目标散射点空间位置的近似估计。最后把该目标参数估计方法与修正的CLEAN技术相结合得到每个散射点的特征估计,并进一步得到目标三维像。理论推导与仿真结果验证了该算法的有效性。     

矢量脱靶量测量系统定位算法研究

提出了一种基于空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法。该方法利用不同接收天线接收的目标回波信号之间的相位差得到距离差,基于距离差定位方法获得目标运动轨迹的空间定位点序列。通过建立目标运动模型,采用固定区间Kalman平滑滤波的方法获得目标运动的较精确轨迹。利用平滑滤波后的空间位置点,通过对一组线性方程进行求解得到矢量脱靶量参数的估计。仿真结果表明该定位方法可以得到满意的脱靶量估计结果。