一种基于低分辨雷达的目标识别方法

讨论了一种基于低分辨雷达的目标(飞机)识别方法,描述了这种识别方法所依赖的硬件平台即目标回波数据采集系统的组成及工作原理,阐述了一种基于低分辨雷达的目标粗分类(目标大、中、小等粗略属性的判别)的方法,研究了低分辨条件下目标特征描述的思路, 尝试利用这些方法进行目标属性的粗分类以及进行机群目标架次的判别。现场实验表明,这 些方法是可行有效的,对于提高常规低分辨雷达的性能有着重要的意义。     

基于图像描述技术的飞机目标架次判别方法

利用图像描述技术对非相参回波信号波形作了一定的分析,提取出反映飞机目标不同机型(大、小)和不同编队(架次)可资分类识别的图像特征信息。采用极大极小模糊神经网络对提取出的特征进行了训练和分类识别试验,验证了图像特征信息的有效性。结果表明,基于图像描述技术的架次判别方法,为解决常规非相参雷达编队飞机目标架次判别问题提供了一条新的途径。     

高分辨率雷达距离像用于目标识别的研究

针对飞机目标的分类问题,研究将雷达目标的高距离分辨率(high range resolution,HRR)像用于识别的方法。介绍两类基于目标HRR像的特征:差分功率谱和微分倒谱,并选择基于SARPROP(simulated anneal-ing resilient propagation)算法的多层前馈神经网络作为分类器。利用4种飞机缩比模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维距离像。对上述两类距离像特征进行了分类,结果表明,差分功率谱特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

利用RCS幅度信息进行雷达目标识别

本文根据模糊分类的技术,提出了一种利用目标雷达散射截面(RCS)幅度时间序列来提取目标特征量、应用模糊数学原理进行综合判决的目标识别方法,给出了利用该方法和外场全尺寸目标静态RCS测量数据,对五种飞机和导弹目标进行特征提取和模糊识别的结果。     

基于FSVM的雷达多目标识别

重点分析了支撑矢量机多分类问题中存在的误分、拒分现象,针对雷达目标提出解决这一现象的模糊支撑矢量机。采用模糊支撑矢量机的分类机理对样本数据有限且残缺不全的高分辨一维雷达距离像进行多目标识别。实测数据(4种飞机雷达距离像)的多目标识别结果表明,模糊支撑矢量机与一般多类支撑矢量机相比在多目标识别时简单易行,而且在识别率上有显著的提高。     

基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。     

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.     

Constrained-MUSIC算法在高频地波舰载超视距雷达中的应用

在舰载超视距雷达检测时 ,由于载舰运动所造成的一阶海波谱展宽 ,遮蔽了舰船目标 ,造成目标检测的困难 ,采用空域超分辨处理 ,将目标与展宽的一阶海波谱分开是非常可行的。Constrained -MUSIC算法的分辨性能不受相干目标的影响 ,且在舰载超视距雷达中 ,由于展宽的一阶海杂波谱相应的空间方位是可计算出的 ,Con strained-MUSIC算法可以充分利用这一已知的方位信息 ,将与一阶海浪谱同频 ,但处于不同空间方位的船目标分辨出来 ,有效地实现了高频地波舰载超视距雷达检测下的空域超分辨处理 ,对在舰载雷达情形下有效地进行目标检测提供了一个良好的距离 -速度 -方位分辨后的三维检测背景平台     

S变换在雷达目标识别中的应用

针对雷达目标回波的非平稳特性,推导了S变换及其实现算法,利用电磁场时域有限差分算法仿真了三种军用飞机的宽带散射信号,采用S变换对飞机目标的雷达回波进行时频分析,提取时频分布图的奇异值特征作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络对特征矢量进行训练和学习,最后对三种飞机做了分类识别,取得了很好的识别效果.     

基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法

探讨了在组网雷达存在系统误差情况时的目标航迹对准关联问题。通过将探测系统误差对目标航迹的影响表示为各目标航迹数据的旋转和平移,从而说明了目标之间的相对拓扑关系不受系统误差影响;由此提出了一种雷达组网模糊航迹对准关联算法,该算法通过提取包括目标间拓扑信息在内的各种不受系统误差影响的目标不变信息量,采用模糊信息处理理论来解决目标航迹的对准关联问题,从而较好地实现了误差配准前的准确航迹对准关联。     

复杂外形飞行器目标的射线追踪法效率改进

针对计算效率是制约射线追踪（shooting and bouncing ray, SBR）法在复杂外形飞行器目标上应用的主要因素,在射线管口面确定和反射点求解两方面给出效率改进措施。把目标面元数据变换到入射坐标系中,在入射平面上投影并划分射线带,根据所有面元投影数据找到射线带的两个端点,所有射线带的集合即为射线管口面。对复杂外形飞行器目标在每个射线带上设置多个片段,完全避免不与目标相交的废射线管的产生。坐标变换之后入射方向与一根坐标轴平行,采用分组法加速第一次求交判断。在第二次及以后的求交判断中,根据射线方向将目标所在空间分为可见区和不可见区,仅对可见区的面元进行求交判断。对具有耦合特性的复杂外形飞行器目标进行了编程计算,对比分析了两种求交判断加速方法的效果,讨论了分组边长对分组法效率的影响。计算结果显示,该方法对复杂外形飞行器目标的计算效率为普通SBR法的7~8倍。     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

多机载平台多目标跟踪与辐射控制

针对作战飞机编队多目标跟踪中的辐射控制问题,提出了一种多机多传感器协同多目标跟踪与辐射控制方法。该方法首先根据目标与我机编队之间的距离,利用模糊逻辑设定不同目标的跟踪精度,然后以目标跟踪精度为任务需求,在时间上控制雷达辐射。建立了目标的威胁评估模型,并根据目标相对我机的不同威胁度在空间上控制雷达辐射,选择威胁度最小的一个或几个雷达辐射。同时,利用多平台间的机载地理坐标系转换,进行多平台序贯滤波,实现传感器管理下的目标跟踪。仿真结果证明了方法的合理性和有效性,研究结论有助于提高作战飞机编队的抗侦察和抗干扰能力,从而提升整体的生存能力。     

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.     

基于MIMO-ISAR的弹道目标结构参数估计方法

传统的单站逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像为实现方位向的高分辨,往往会增大成像时间,但对于高速运动的弹道目标而言,此方法并不适用。针对这一问题,提出利用多输入多输出逆合成孔径雷达(multiple input multiple output ISAR, MIMO-ISAR)在空间上的多分布来达到时间上积累的效果。在得到多通道回波信号后,利用时频图和时间距离像对弹道目标锥顶散射点进行匹配。然后根据锥顶散射点信息对多幅ISAR像进行配准融合,得到一幅高分辨的融合ISAR像。最后利用不同雷达视线下的目标投影长度和目标几何参数之间存在的映射关系,反演出弹道目标的几何结构参数。通过仿真结果可以验证算法的有效性。     

基于形状统计量的空中目标识别

对直升机和固定翼飞机这两类空中目标多普勒频谱测量能力进行分析,并在测量能力得到满足的前提下,针对目标的多普勒频谱提出了用形状统计量(偏度量和峰度量)作为目标识别的特征。通过对18种直升机和固定翼飞机仿真数据进行检验,证明这种方法是有效的,并且适用于悬停直升机的探测与识别。     

空空导弹攻击超视距空中目标仿真研究

通过对超视距空中机动目标的分析和合理的假设之后,提出了用空空导弹攻击超视距空中目标的基本模型。从建立目标机、空空导弹、载机的适当坐标系入手,分别给出了目标机、空空导弹及其制导模型、载机的运动模型。建立所给定空空导弹攻击系统的总体模型,对空空弹采用扩展比例导引算法,利用最优控制理论导出最优导引律。经仿真验证证明在作战飞机常用的作战高度、空战速度范围内,用远程空空导弹来攻击超视距空中目标是完全可以实现空中防御的。     

基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

机载气象雷达巡航阶段目标探测方法及仿真

提出一种可探测远距离气象目标的机载气象雷达探测方法。该方法采用多扫描技术,能有效越过雷达地平线而不受地杂波干扰。对于多波束扫过的近距离空域,采用加权融合的方法,根据各波束自身回波强度来确定权值,以提高目标探测概率;对于超过130 km的远距离气象目标,采用充塞系数校正的方法,可以有效提高目标检测精度。仿真结果表明,该方法能够有效探测载机航路前方600 km以内的气象目标分布情况,可以为飞行安全、航路选择和绕飞策略提供有效参考。