基于分数阶Fourier变换的雷达目标识别

为了利用雷达信号的时频信息以提高雷达目标识别性能,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FrFT)的雷达目标识别方法。利用FrFT提取目标高分辨距离像的时频特征。从类可分性角度,求取多个最优变换,利用主分量分析方法对距离像的FrFT进行特征降维,并使用神经网络进行分类识别。最后,采用D-S证据理论,对多个最优变换的识别结果进行决策融合。仿真结果证明了该方法的合理性和可行性。     

一种新的基于HRRP的雷达目标识别算法

雷达目标高分辨距离像(HRRP)包含目标结构信息,是目标重要的分类特征.提出基于独立分量分析(ICA)的雷达目标特征提取方法,将雷达目标高分辨距离像(HRRP)在"基信号"域中分解,提取相应的基系数组成向量,作为目标特征向量.采用反向传播(BP)神经网络作为识别系统的分类器,对神经网络的输出进行编码,为了克服分类器对非库属目标的误判问题,引入拒识门限设计一种新的分类器.采用电磁场时域有限差分(FDTD)算法仿真了飞机的宽带回波,并用所提的方法进行实验.结果表明,基于以上算法的雷达目标识别系统在最大拒识率前提下具有较高的正确识别概率.     

雷达海面目标识别技术研究进展

 针对雷达海面目标识别特征数据缺乏和识别算法推广能力差等问题,从雷达目标电磁散射特性和目标分类识别两方面总结了雷达海面目标识别技术的研究热点和发展趋势。围绕海面目标雷达特性,从电磁散射测量和建模两个方面综述了国内外研究现状;从低分辨雷达回波、高分辨距离像、高分辨雷达图像3方面综述了海面目标识别技术发展现状;介绍了雷达海面目标识别工程应用情况;最后展望了海面目标识别技术的发展趋势。     

基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

提出了一种基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TMS320C5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了Gabor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行Gabor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 ms,识别率达到98%.     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别

提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程中损失函数值收敛速度慢的问题,利用结合批归一化算法的改进CNN网络对高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)进行自动特征提取;再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对距离像特征进行分类.使用军事车辆高保真电磁仿真数据对提出的方法进行验证,识别结果证明了该方法的有效性.     

复杂体制雷达辐射源信号时频原子特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号调制类型识别问题,提出一种新的辐射源信号脉内时频原子特征提取方法(TFAD).该方法首先利用稀疏分解原理和改进差分进化算法将辐射源信号在Ga-bor和Chirplet时频原子库中进行分解,然后利用分解后的首原子能量和Gabor原子中心频率参数分别提取出2个相似比特征和1个频率方差特征作为辐射源信号脉内调制类型的分类特征,最后通过构造有向循环图支持向量机分类器实现雷达辐射源信号的分类识别.与计算复杂度至少为O(nlogn)的分形方法相比,TFAD方法只有O(n)的计算复杂度.采用不同信噪比和多种调制参数的5种辐射源信号进行大量仿真实验,结果表明TFAD方法可获得98.3%的平均正确识别率.     

基于Keystone变换的锥扫定位算法

针对距离高分辨圆锥扫描测角体制中,锥扫周期内目标回波距离像跨距离分辨单元走动使得锥扫测角失败的问题,提出一种基于Keystone变换的锥扫定位算法.在径向速度未知或未精确获知的情况下,通过Keystone变换对圆锥扫描周期内获得的多个距离像进行校正,可以正确提取锥扫幅度调制信息,使锥扫测角算法得以应用.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于流形的分类算法及其在毫米波雷达目标识别中的应用

针对毫米波高分辨率雷达一维距离像目标识别的多类分类问题．基于局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）算法思想,考虑样本与其所在低维流形之间的关系,提出一种多类分类算法．该算法先确定样本所在低维流形的结构,然后通过比较未知样本与各类已知样本流形间的关系来分类．将其应用于毫米波高分辨率雷达一维距离像目标识别,实验结果表明,该算法能够有效地进行分类。性能优于其他常用多类分类算法．且对输入参数不敏感．     

小波神经网络的毫米波雷达目标一维距离像识别

将小波变换和反向传播神经网络理论结合，设计一种小波神经网络结构。由于小波变换在时间和频率空间所具有良好的定位特性，使小波神经网络可对输入输出数据进行多分辨的学习训练。介绍神经网络的数学框架和该网络的学习算法。根据毫米法频率步进雷达目标一维距离像所给出的信息，将所提出的小波神经网络用于3种实际雷达目标的识别。实验结果表明，小波神经网络收敛速度快、识别率高。     

用频率步进技术识别雷达目标的方法

利用频率步进脉冲技术提取一种坦克简化模型的距离回波形。然后针对该模型就识别特征的提取，模式识别库的建立和几种背景条件下的识别概率等问题进行了探讨。通过实验获得了几种简单目标模型的高距离回波形，说明了高距离分辨技术在目标识别领域的可行性。     

频率步进高距离分辨技术在圆锥扫体制中的应用

对频率步进高距离分辨技术在圆锥扫描栖制雷达中的应用做了探讨，分析了在锥扫描体制下利用频率步进高距离分辨技术获取目标的距离回波而据以识别目标的方法、目标识别和获取角误差信号的关系。     

属性测度及其在目标识别中的应用

为了获得一种训练快、精度高、计算量少的雷达目标识别方法 ,研究了属性测度和属性模式识别 ,及属性模式识别在目标识别中的应用 ,并将模糊聚类分析用于属性测度。经过研究发现 ,在不用指标的峰度时 ,可以达到很高的识别效果。与传统的神经网络法相比 ,属性模式识别法在训练速度上得到了大大的提高 ,并在识别效果上优于径向基神经网络法。以雷达目标识别为例证明了该算法的有效性。这为我们研究低分辨雷达提供了一种全新的方法。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

高频区雷达目标识别模板构造方法研究

提出了将最大最小相关模板应用于高频区雷达目标模板构造的思想，这种方法的操作对象为多个距离像，即将一定姿态范围内的距离像用一个组合模板来表示，从而使得数据库中目标模板数量减少。最大最小模板具有与其所代表的距离像之间的最小相关最大的特点。