基于微多普勒的锥体目标进动和结构参数估计

真假目标识别是弹道导弹防御的一大技术瓶颈,目标识别的正确与否在一定程度上决定了反导系统的成败.微动引起的雷达可观测量微多普勒特征包含了目标的运动、尺寸、形状等大量信息,因此微动特征是当前学术界公认的弹道中段目标识别的有效特征之一,对微动特征的提取为弹道导弹防御目标识别提供了新的解决手段.该文以旋转对称锥形目标为研究对象,根据散射中心理论以及攻防对抗条件,推导了目标两个等效散射中心的位置与回波模型,建立了基于滑动型散射中心的锥体目标进动模型.分析了目标的结构参数与雷达回波微多普勒参数的显式关系,推导出微多普勒随时间变化的解析表达式.结合弹道中段目标识别等应用背景,提出了基于TFDHough变换的联合参数估计的方法.该方法综合两个散射中心的微多普勒参数,联合求解二者的参数空间,对进动和结构参数进行估计.仿真结果表明目标回波的微多普勒时频曲线与解析微多普勒曲线吻合,所提联合参数估计方法可准确估计进动角、进动频率、锥体高度、锥底半径等进动和结构参数.     

宽带雷达弹头目标遮挡效应建模与微多普勒仿真分析

微多普勒特征是弹道导弹目标识别的重要依据。高频雷达体制下，弹头目标与雷达的位置关系直接影响雷达回波生成及后续的微多普勒特征提取，因此必须考虑遮挡效应的影响。首先，使用3D-Max软件对锥体弹头进行几何建模，得到三维网格模型；其次，对于弹头顶点和尾翼散射点，在计算机图形学面消隐算法的基础上，采用平均法向量法进行遮挡判断，得到较为真实的目标仿真回波，对遮挡条件下的弹道目标回波建模与微动特征分析进行了初步探索。仿真结果表明，该方法可以完成弹头目标的遮挡效应建模。     

基于微多普勒的雷达目标特征参数提取方法比较

从雷达探测到的众多目标中识别出真目标,进而进行有效的拦截是导弹防御系统中的关键技术。利用雷达获得的微多普勒效应进行真伪目标判定是目前较为先进的目标识别方法之一。选择弹道导弹的弹头目标建立其运动模型,通过对基于微多普勒的时频分析法、频谱与倒谱法、延时共轭法等三种常用方法对弹头目标的微多普勒特征参数提取的计算、仿真和分析,给出了各种方法的优缺点和适用范围。仿真结果表明:在散射点数目较少时,延时共轭法可以快速准确地估计目标的微动特性。     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。     

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。     

基于DirectX的弹头进动3D视景及微多普勒特征仿真软件的实现

利用VC++6.0,基于短时傅里叶变换对弹头回波进行时频分析,得到弹头回波微动信息,利用兼容位图将回波微动信息进行可视化显示,采用DirectX三维显示技术,开发出弹头进动微多普勒特征分析及相应的弹头运动形态三维视景仿真软件。软件可提供弹头目标在不同雷达载频、自旋频率、锥旋频率、进动角等参数下的弹头理论微多普勒曲线,以及对回波时频分析得出的微多普勒曲线,实现了弹头目标三维视景与弹头微多普勒曲线的同步实时显示。软件运行表明:该软件运行流畅、理论推导结果与通过时频分析进行仿真验证的结果一致,软件对操作人员的响应迅速,三维视景显示与微动显示相一致。     

多通道SAR-GMTI二维余弦调相散射波干扰

针对多通道合成孔径雷达-地面动目标显示(SAR-GMTI)二维余弦调相散射波干扰展开深入研究.在传统SAR散射波干扰基础上,阐述了二维余弦调相散射波干扰原理,以双通道偏移相位中心天线(DPCA)技术为例分析了其对多通道SAR-GMTI的对抗性能,并以强散射性诱饵为散射目标进行了仿真实验和应用分析.理论分析和仿真实验表明:该方法对SAR-GMTI可产生携带真实目标散射信息的二维"网状"多假目标,并可通过合理配置干扰机和诱饵目标的数量和位置灵活控制干扰目标分布,通过诱饵目标运动实现更加逼真的动目标干扰效果.     

基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

由于目标微动特征信号具有非线性和非平稳的特点,为有效提取雷达目标的微动特征,为雷达目标的分类与识别提供依据,在单频信号体制下,以旋转散射点目标为例,基于时频分析的方法提取了旋转目标的微多普勒信息,通过仿真验证,得到了微动目标的微多普勒特征,比较了几种常见时频分析工具的变换结果及性能差异.仿真结果表明,Gabor变换方法在微动目标微多普勒提取方面是可行而稳健的,Gabor变换的巨大潜力将为微动目标特征识别提供新的途径.     

宽带全极化雷达目标HRRP极化特征提取与优选

充分有效地利用全极化雷达目标HRRP极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题.文中主要研究了宽带全极化雷达目标HRRP的三类极化特征的提取与优选:(1)将SAR领域常用的熵特征引入全极化HRRP中,分析了反映目标HRRP散射随机性的熵特征;(2)根据目标散射矩阵相似性参数理论,定义了目标HRRP与6种标准体散射矩阵相似性参数概率形式描述,并将其作为特征,这类特征反映了目标的物理结构特性;(3)提出了反映目标散射能量特性的Mueller矩阵相似性参数特征,并且证明了该参数特征的旋转不变性.这几类特征具有明确的物理意义.采用飞机目标多个姿态的实测数据进行了特征有效性验证和特征优选,并利用优选后的特征组成特征矢量对飞机目标识别,实验结果表明,提出的HRRP极化特征具有良好的稳健性和可分性.     

基于全波数值算法的扩展目标微动特征仿真

针对现有仿真研究对象多为简单目标,由此得到的研究结论不能简单地移植到复杂目标上这一问题,计算电磁学的全波数值算法———合元极,融入到微动复杂目标回波模拟中.以球头锥结构目标为例,研究了金属、涂敷球头锥在不同微动、极化方式下的微多普勒特征.研究表明,极化方式和涂敷影响了微多普勒信号亮度变化,但微多普勒频率变化规律保持不变,此研究工作可对弹道导弹探测、识别应用提供一定的量化参考.     

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰算法

在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处...     

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。     

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。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于循环自相关/平均幅度差函数的弹道目标微动周期估计

雷达微多普勒(m-D)是弹道目标的突出特征,为弹头识别提供了重要手段.然而,当弹道目标的微动伴随平动时,时频分布不再表现为正弦调制曲线,此时基于时频分布正弦假设的微多普勒特征提取方法可能失效.针对这一问题,提出了一种循环自相关函数(CACF)和循环平均幅度差函数(CAMDF)相结合的估计算法,来获取时频分布的循环系数矩阵和该矩阵的平均循环系数,从而估计出弹道目标的微动周期.该算法以时频分布的循环周期性代替正弦调制的周期性,不需要假设目标平动已被准确补偿,有效克服了传统微动周期估计方法的不足.理论推导论证了该算法的可行性,仿真实验验证了该算法的有效性和抗噪性.     

基于RCS的弹道导弹中段目标联合识别研究

弹道导弹中段目标识别是导弹防御系统的核心环节.中段目标外形简单,特征不明显,干扰较多,但是在实际防御过程中,导弹飞行中段是反导防御最适合阶段,因此需要研究新的导弹中段目标特征.本文研究基于动态雷达散射截面积(RCS)的中段目标联合识别方法.在实际仿真过程中,本文以美国民兵洲际导弹作为模型,进行实物尺寸的RCS仿真.根据弹道导弹在中段飞行中特有的进动特点,给出设定场景条件,得到目标在该场景下的RCS动态特性.最后根据得到的仿真数据,对弹道导弹中段动态目标识别提出了一种新的可行性方法.     

分块PCA在脸像识别中的应用

鉴于整幅人脸图像主成分提取（PCA）特征脸算法的高计算复杂度,本文提出了基于分块PCA的脸像识别算法,先对每幅脸像等分成相同的块,再对各子块图像预处理,采用像素均值法的降采样和能量归一化处理以降低维数和消除光照的影响,再合并成一个向量,将预处理得到的向量进行PCA降维,最后采用k-近邻分类器进行分类识别。在Yale人脸库中实验结果表明该方法的有效性。     

粗糙地面上复杂目标的电磁散射特性

粗糙地面与复杂目标的耦合散射特性研究一直是雷达目标识别领域比较有应用价值的课题.针对粗糙地面与目标的复合电磁散射特性进行重构,包括复合模型的雷达截面积(radar cross section,RCS)特性以及合成孔径雷达(synthetic aper-ture radar,SAR)成像特性.首先,对复杂目标进行几何建模并对粗糙面进行数值建模,构建地面与目标的一体化几何模型.然后基于空间射线分集技术、射线追踪技术以及劈边结构识别算法分离出复合模型中散射中心,包括面结构和劈边结构对应的散射中心,基于属性散射中心模型正向的确定散射中心对应的各个参数,最终建立起粗糙地面上复杂目标的散射中心参数化模型.并通过对其重构的散射特性与实测结果进行对比,分析了地面与目标的耦合作用.研究对雷达目标识别领域具有很大的应用价值.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

宽带全极化雷达目标HRRP极化特征提取与优选

充分有效地利用全极化雷达目标HRRP极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题．文中主要研究了宽带全极化雷达目标HRRP的三类极化特征的提取与优选：（1）将SAR领域常用的熵特征引入全极化HRRP中,分析了反映目标HRRP散射随机性的熵特征;（2）根据目标散射矩阵相似性参数理论,定义了目标HRRP与6种标准体散射矩阵相似性参数概率形式描述,并将其作为特征,这类特征反映了目标的物理结构特性;（3）提出了反映目标散射能量特性的Mueller矩阵相似性参数特征,并且证明了该参数特征的旋转不变性．这几类特征具有明确的物理意义．采用飞机目标多个姿态的实测数据进行了特征有效性验证和特征优选,并利用优选后的特征组成特征矢量对飞机目标识别,实验结果表明,提出的HRRP极化特征具有良好的稳健性和可分性．