雷达目标动态RCS仿真研究

根据中段弹道目标的运动学特性，结合室内缩比模型RCS静态测量数据，提出了一种雷达目标动态RCS仿真的方法。该方法首先仿真空间目标飞行弹道，然后计算目标在飞行过程中的方位角，由此获得目标在设定场景下的RCS动态特性。仿真结果与理论分析相比较，证明了所提出方法的可行性。     

高分辨力雷达目标识别研究

本文讨论了基于高分辨力距离像的特征提取技术和利用模糊分类来进行目标识别的问题，探讨了几种建立隶属函数的方法，给出了对五类飞机目标的识别实验结果。     

基于距离像幅度信息和Boosting的目标识别研究

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用Boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。     

高分辨雷达目标识别的研究

本文研究基于一维距离像的高分辨雷达目标识别方法。文中讨论了三种识别方法(频率域RBF神经网络方法、频率域相关滤波器和距离域相关滤波器),并用我国实验ISAR录取的数据比较了这三种方法在不同信噪比下的识别性能。     

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。     

利用目标方位信息改善雷达距离像识别性能

由于雷达的高分辨距离像对方位变化非常敏感,模板库中对每个目标都必须按较小的方位范围建立所有有关方位的模板。如果能够得知目标的大致方位角,可以缩小搜索范围,减小运算量。具体研究利用目标方位信息对识别率的影响,发现测试样本在类内匹配时,总是与附近方位的模板距离最小,而在类间匹配时,"最佳匹配"的经常是不同方位的模板,因此,利用目标方位信息基本不改变类内距离,但可以增大类间距离,从而提高识别率。仿真结果表明,利用方位信息是雷达目标识别的有效措施。     

防空雷达中的目标识别技术

雷达技术从其诞生至今已经历半个多世纪的发展历程，并且被证明是对空中目标检测、测距和跟踪最强有力的工具。然而，与雷达同时出现的目标识别问题，至今仍没有满意的答案。本文简要回顾了雷达目标识别的历史，讨论了与防空武器系统密切相关、也是目前普遍认为是最重要的几种目标识别技术，包括动态目标的回波起伏和调制谱特性，高分辨力雷达目标识别技术，目标的极化特征及其识别技术，目标谐振响应与超宽带雷达目标识别技术等。     

基于direct LDA的幅度谱子空间雷达目标识别

针对高分辨距离像(HRRP)可分性低和维数高的问题,提出一种新的雷达自动目标识别(RATR)方法:dLDA& SVM.先采用直接线性判别分析在HRRP的幅度谱空间进行特征提取,然后在子空间中采用角域均值模板库训练one-against-a11支撑向量机(SVM)多类分类器进行目标识别.并设计了最短距离分类器与SVM分类器比较.基于外场实测数据的实验结果表明,与LDA幅度谱子空间法,幅度谱原空间法相比,dLDA & SVM可显著降低数据维数并提高识别性能.     

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。     

A New RCS Statistical Model of Radar Target

In this paper, the drawbacks of conventional target fluctuation models used in radar target modeling are set out. It is usually difficult to statistically model a real target because there are very few parameters which can be used to approximate the probability density function (PDF) of a real target's radar cross section (RCS) in conventional target models. A new method of statistical modeling is suggested, according to which the first nth central moment of real target's RCS, combined with the Legendre orthogonal polynomials, is used to reconstruct the PDF of the target's RCS. The relationship between the coefficients of the Legendre polynomials and the central moments of RCS are deduced mathematically. Through a practical computing example, the error-of-fit is shown as a function of the orders of Legendre coefficients. By comparing the errors-of-fit caused by both the new model and the conventional models, it is concluded that the new nonparametric method for statistical modeling of radar targets is s     

用反卷积法获得雷达目标回波波形特征

本文探讨了高、低分辨力两类雷达视频回波与目标散射特性的关系,提出了适用于低分辨力雷达目标识别的回波卷积模型;利用微波暗室测量与数字仿真得到低分辨力雷达视频回波波形,并采用投影迭代反卷积算法,获得目标散射中心特征波形,这些波形在提取目标特征及识别方面优于原始视频回波,从而验证本文模型及算法的可行性。     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.3种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

自适应相关匹配法在雷达目标距离剖面像识别中的应用

本文针对高距离分辨雷达体制与地面坦克目标识别应用背景,提出了一种基于自适应相关匹配的雷达目标距离剖面像识别的新方法.这种方法根据给定的误判概率与拒判概率的要求,设计和得到目标姿态角的一种区域划分,确定相关匹配分类器的数目,并按最优化准则构造匹配分类器;根据实测距离剖面像的长度来选择相应的分类器进行匹配识别,以适应目标不同的姿态角;具有匹配运算量少,所需匹配滤波器数目少等优点,为解决地面背景中坦克目标的识别提供了一条有效途径.     

超宽带雷达目标回波建模

根据复杂目标在超宽带信号照射下的电磁散射特性 ,建立起超宽带雷达目标合理的冲击响应模型 ,并分别针对线性调频、冲击、二相编码无载波等三种典型超宽带雷达信号 ,确定了给定目标的回波特征 ,对回波相关处理的结果表明 ,其输出能反映出目标特征 ,有利于雷达目标的识别。     

雷达目标一维距离像识别中的修正正则子空间法

涌现在复杂性理论中占有重要的地位.本文在讨论涌现的基本概念的基础上,介绍了一种用于研究复杂系统涌现行为的模型方法-CGP模型,给出了一个CGP模型的具体例子--采集机器人的仿真模型.通过对这个模型进行仿真实验,观察到机器人简单的状态转换函数和看似杂乱无章的行为产生了具有明显规律性的结果,对这种涌现现象的产生进行了分析,指出了它的现实意义.     

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.