一种基于小波能量分析的目标识别方法

针对坦克目标与主要干扰(金属废弃物和可能出现的水面)的毫米波辐射特性在时域内难以区分的问题,采用小波分解的方法提取毫米波信号在不同尺度上的能量信息,以概貌分量能量和细节集中特征能量层为识别依据,通过统计的方法设计了识别门限.理论分析及仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

基于被动毫米波探测技术的近场目标识别方法

对毫米波探测技术的目标识别方法进行研究. 在对坦克及金属板、水的毫米波特性进行分析的基础上,提出了对探测信号进行能量、脉宽、脉冲间隔及进一步判断物体表面光滑度的联合判别方法,建立了坦克目标识别原则. 采用统计处理方法建立了不同特征量的分布规律直方图,进而给出概率密度曲线,根据探测概率,确定了特征门限,通过多重门限的设定提高了目标识别精度. 理论分析结果证明了近场目标识别方法的有效性,为其它相关探测系统的目标识别提供了可借鉴的途径.     

运动目标地震动信号的时频特征分析

该文对由典型地面车辆目标－－轮式车、履带式车引起的地震动信号进行了实时探测，对实验所得的信号，应用短时傅立叶变换、小波及小波包分析方法对信号进行了处理，得到了时频分布矩阵奇异值分布特征（SVD）和小波及小波包分解能量分布特征（WWDD）。采用改进的BP网络，对远距离目标的地震动信号进行目标识别，应用WWDD对远距离信号的识别率可达85％以上，说明WWDD具有更好的可分性。     

基于激光探测技术的坦克目标识别方法

对激光探测技术的目标识别及定位方法进行研究.根据近场目标激光反射方程,结合典型的弹目交会条件,从理论上给出了坦克的激光反射特性;分析了激光探测的主要干扰,提出了判别反射脉冲幅度和脉冲个数的信号识别准则;采用统计分析方法,建立了坦克激光信号幅度直方图.在此基础上,结合探测概率制定幅度门限,根据定位要求及目标尺寸,分析了脉冲个数门限的确定方法.仿真结果表明,所设计的探测识别系统能有效判别坦克目标,并能对目标进行定位,实现对坦克顶装甲的精确打击.     

攻顶装甲目标的交流毫米波引信目标识别及定位

对交流毫米波引信的目标识别与定位方法进行研究.分析了毫米波引信探测金属目标的机理;在对装甲目标进行试验测试的基础上,研究了坦克装甲目标与干扰的毫米波信号差异;根据目标特性,提出了综合判别时域内目标信号幅度、宽度及目标外形尺寸的识别方法;在目标识别的基础上,通过对目标顶甲尺寸、系统延迟时间等因素的综合考虑,合理设计探测器前倾方案,实现对目标的定位.     

一种基于复加权的目标极化识别方法

针对未知和时变的杂波环境,在目标极化状态已知的情况下,探讨了极化域目标识别的问题.在全极化雷达的极化正交的双通道接收系统中,对两路极化正交回波信号进行复加权后与期望信号比较,使其均方误差达到最小,从而抑制了干扰,增强了目标信号.对抑制和增强效果在干扰分别为定极化和变极化的情况进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性.对此算法中步长因子的取值范围进行了探讨.提取目标极化特征,进行目标识别,并进一步提出识别递推算法.对识别结果进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

SAR图像舰船目标的特征识别

详细分析了舰船在SAR图像中的特征;并且根据海上目标所具有的背景单一、结构复杂的特点,提出了利用舰船目标的特征量识别目标类型的新思路,提取了舰船的面积、周长、积分光学密度、欧拉数、长度、主轴方向角、细长度等特征量,给出了相应的提取算法.     

智能化武器系统发展的关键技术--雷达自动目标识别技术

雷达目标识别作为智能化武器发展的关键技术,在未来信息化条件下一体化联合作战中发挥着极为重要的作用。简要回顾了雷达目标识别技术的发展,重点介绍了在雷达目标识别方面取得的技术进展和主要成果,并概括了该领域的发展趋势。     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

SAR图像目标识别特征提取与选择方法研究进展

SAR图像自动目标识别在图像情报获取、目标跟踪、战场监视和打击效能评估等方面有着广泛的应用。简要介绍了合成孔径雷达图像解译特点和SAR图像目标自动识别流程,论述了SAR图像目标识别特征提取与选择方法的研究进展,并对目前目标识别特征提取存在的问题进行了分析。     

具有时频双特性的信号分析算法

提出一个在时域和频域同时具有良好特性的信号分析算法,在从一个复杂信号中提取某个或某几个信号分量时,具有较高的应用价值,特别是在检测信号中的微弱瞬态成分时,该算法不仅能检测到微弱瞬态成分的存在,而且还能够精确地确定其发生的时间,其优越性是常规的频谱分析所不能比拟的.仿真实验证明,该算法是切实可行的.     

基于时频域检测方法的信号处理系统设计与实现

为解决宽带数字接收机所接收信号参数的高速提取,利用4片现场可编程阵列(FPGA)、分布式多总线并行流水方式完成信号的FFT运算、频域的载频信号参数的提取、IFFT运算及在时域中对脉冲参数的提取.利用有限状态机的方式完成了CPCI总线的PCI局部端接口时序编写及信号处理系统工作状态的控制和转换.用8片244芯片完成了用普通SRAM作类似双口RAM的设计.该项目已通过验收,可应用于实际工程.     

基于时频分析的海洋激光探测信号检测与识别

针对机载海洋激光探测系统接收信号中噪声的非平稳性及与信号的相关性问题 ,利用信号的 Gabor展开在时间和频率域局部化信号的能力 ,对信号进行时频相关检测和分析 ,提出了一种基于时频分析的相关检测方法以及基于时频特性描述的信号分析和识别 .实验结果表明该方法是一种抗噪性能强 ,自适应性能好的弱信号检测与识别方法     

信号时域抖动与频域相位噪声之间的关系

本文主要介绍了抖动的概念,通过公式推理,得出已知相位噪声信号的抖动时间。     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.     

基于时域特征检测用户用电不确定性行为

针对用户用电不确定性程度难以量化,如何选取合适用户参与电网新业务的问题,提出一种基于时域特征分量提取的用户用电不确定性行为检测方法,首先依次提取用电数据的周期分量、趋势分量和随机分量,并从随机分量中检测用户的不确定行为点,其次分别从短期和长期两个维度提出用户局部和整体不确定性指标,并对用户不确定性进行排序.结果 表明,所提方法可以准确检测用户的不确定行为点,量化用户的不确定性程度,在检测精度,效率和速率等方面均比其他方法具有优势,为电网公司在不同时段选取用户参与调控提供依据.