组网雷达弹道目标三维微动特征提取

研究弹道目标中的滑动型散射中心三维微动特征提取问题。分析滑动型散射中心的特点,介绍一种基于半周期时延相乘的散射中心微动特征提取方法,建立滑动型散射中心和理想散射中心微动的数学联系,利用组网雷达的多视角特性,从回波信号中提取参数,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,求解目标三维微动参数和部分结构特征。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

基于宽窄带微多普勒融合的锥体目标三维重构

目标三维特征包含更为精细的结构和微动信息,以锥体弹头为研究对象,提出了一种基于宽、窄带混合体制雷达组网的锥体目标三维重构方法。首先建立锥体目标进动模型,详细分析了目标在不同体制雷达回波中的微多普勒调制特性,然后,使用改进的viterbi算法和最小二乘法对各散射中心的幅相信息进行提取和估计,并通过灰色关联度分析实现非理想散射中心的匹配。在此基础上,构建宽、窄带微多普勒信息融合方程组,解算出锥体目标的进动和结构参数,进而确定目标空间位置,实现三维重构。仿真结果表明,在信噪比为5dB情况下,目标的三维重构精度在91%左右。     

组网雷达中旋转目标微多普勒效应分析及三维微动特征提取

目标微动特征提取是当前研究的一个热点,在组网雷达技术中研究了旋转目标的微多普勒效应,分别分析了组网雷达中不同信号形式下的目标微多普勒效应,并给出了其参数化表达。利用组网雷达的多视角特性,将不同信号形式下分布在不同位置的雷达获得的回波信号进行参数提取,通过构造多元非线性方程组,以提取的参数作为变量,进行目标3维微动参数解算,实现了目标3维微动特征的提取。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。     

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。     

约束泛最小二乘估计及其Cook距离

通过求极值给出了普通线性模型y=Xβ+e在约束Aβ=b下的泛最小二乘估计∧β*u=∧βu-(X’PX+kQ)-1A’{A(X’PX+kQ)-1A’}-1(∧Aβu-b)并得到其Cook距离的一个简化公式。     

基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计

对目标方位进行精确估计是提高目标匹配识别效率的重要前提,而车辆目标的地面投影轮廓近似于矩形,为此提出了基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计方法.首先依据激光成像数据的高程值对数据进行分类,从激光成像区域的三维数据中提取出车辆目标数据进而获取目标的投影轮廓数据,然后采用向量积异号排除法求解车辆目标投影轮廓数据的凸边界,在此基础上采用直接求解凸边界最小外接矩形的方法对车辆目标的方位进行初步估计,最后利用与目标投影轮廓数据邻近的地面数据,并依据最小二乘原理拟合优化凸边界的最小外接矩形,校正车辆目标初始估计方位,从而实现车辆目标方位的精确估计.仿真结果表明,该方法可实现车辆目标方位的快速准确估计.     

基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取

作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。     

基于KPLS特征提取的WNN模拟电路软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于KPLS特征提取和WNN的集成诊断方法。首先利用KPLS良好的特征提取能力,构建故障样本集的主元特征集;然后,利用WNN解决复杂非线性问题的优势,建立主元特征集的故障识别模型;最后,由所建模型对各种故障模式进行诊断判定。Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明:该集成方法仅通过不到300次迭代计算即完成模型训练,诊断的总正确率达到96.7%,且9种模式中的6种达到100%正确率,从而验证了其可行性和有效性。     

基于特征量重要度LS-SVR的WSN定位方法

针对无线传感器网络(WSN)节点定位方法中采用粗测距技术时,节点间较大的测距误差导致定位准确度不足的问题,提出一种基于特征量重要度LS-SVR的定位方法L-IFSVR.该方法把未知节点到锚节点的距离作为特征量,依据特征量的重要度进行特征提取,通过对探测区域网格化采样得到训练样本集,使用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)学习得到定位模型,在定位阶段,将未知节点的特征向量输入定位模型, 利用LS-SVR良好的泛化能力,实现对未知节点的准确定位.通过对均匀分布和C形区域随机分布的100个节点进行定位实验,结果表明,定位方法L-IFSVR能有效地降低测距误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,均匀分布情况下L-IFSVR方法的平均定位误差相比采用相同测距技术的DV-Hop方法减小7.5~14.0%;C形区域随机分布情况下,显著减小36.5~55.2%     

基于灰关联分析的双通道雷达目标距离像研究

针对高分辨雷达在目标成像过程中存在的目标散射点越距离走动问题,利用双通道探测的有利条件对各通道散射点回波信号进行数学建模,根据双通道接收到回波信号的包络走动,引入了灰关联分析方法来研究回波信号包络间的关联度,根据分析结果分配各距离单元对目标距离像的影响权值,结果表明该方法可以有效地降低发生越距离走动散射点的影响。     

一种基于特征的纱线气圈图像边缘提取方法

本文介绍了一种基于特征的纱线气圈图像边缘提取方法，利用纱线气圈图像的特点．采用近轴法找到一些边缘点，利用这些点信息，用正交函数作最小二乘法拟合，去判断其他的点是否为边缘点．然后由边缘点拟合纱线气圈图像边缘，实验证明该方法是有效。     

基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。     

基于约束独立分量分析的脑电特征提取

针对脑机接口(brain computerinterface,BCI)系统特征提取较慢的现状,提出基于约束独立分量分析(constrainedindependentcomponentanalysis,cICA)的P300特征提取方法.首先,针对各位P300实验被试,通过EEG图像研究其特有P300时域特性;然后,根据P300特性构建参考信号,并将参考信号与独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)方法结合,基于64导联EEG,提取出与P300相关度最大的独立分量;最后,依据提取出的独立分量构造3维特征向量进行分类.实验采用线性分类器,针对BCICompetitionIIdatasetIIb和BCICompetitionIIIdatasetII两组公共数据集进行了验证.结果表明,提出方法在3次叠加平均下识别正确率达671%,15次达952%,在相同实验条件下,分类时间也较其他方法缩短.     

基于特征线子空间嵌入的非线性特征提取方法

针对最近特征线子空间特征提取方法中所存在的问题,结合最大间距判别分析,提出一种具有一定局部学习能力的、有监督的非线性特征提取方法：基于特征线子空间嵌入的非线性特征提取方法,即该特征提取方法不但能克服特征线方法所存在的小样本问题,同时能一定程度上提高其处理非线性数据的能力.通过在数据库上进行实验,结果表明该方法具有优势.     

基于一维高分辨距离像的相关测速补偿算法

在分析运动目标对频率步进信号成像影响的基础上,阐述和推导了基于一维高分辨距离像的相关测速算法,给出了该算法的测速性能和实现流程.对是否利用IFFT结果的相位信息,提出了距离像实包络相关和复包络相关两种处理模式.针对空间高速运动目标.仿真和分析了各因素对测速精度的影晌.结果表明,该算法测速精度高,计算量小,抗噪性能较好,为宽带雷达实时自测速补偿提供可能.