用子波变换提取目标回波波形特征

本文分析了子波变换及其在特征提取中的应用，具体讨论了在Ｈａｒｒ子波基底下，用Ｍａｌｌａｔ算法提取雷达目标回波波形特征的实例，从中可以看到子波变换用于特征提取的很有潜力的发展前景。     

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。     

雷达目标回波数据采集系统的设计与实现

本文介绍了一种雷达目标回波高速自适应多通道数据采集系统的设计思想与系统结构。该系统采用双频采集方案，用固定的低采样率发现目标，用可变的高采样率详细记录目标回波。对雷达目标的检测与跟踪进行方位／距离双波门控制。该系统与主控微机配合可自动检测跟踪雷达天线扫描区域内的多个目标，高效地录取雷达目标回波。     

运用目标回波来识别目标的探讨

本文根据雷达目标脉冲响应的极点不随视角而变的特点,选用目标的固有极点作为目标识别的特征。对于目标回波的极点提取,介绍了时域的Prony法,推导了抵消脉冲法,评价了它们的优缺点。总结以上两种方法,提出了选用上两法的P次多项式的系数为特征的特征参数法,井把性能优良的Burg算法运用于特征参数法中。最后,对这三种方法进行了计算机模拟识别的比较。     

利用子波变换提取目标回波波形特征

对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行了研究,该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非平稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真,结果表明该方法除对噪声具有很好的拟制效果外,还有效地保留了目标回波波形特征,从中看到子波变换用于特征提取在雷达信号处理中是一个十分吸引人的新方法。     

基于波形综合法的雷达目标识别的探讨

本文论述了用波形综合法进行雷达目标识别的原理及其实现方法,提出了几种识别参量,最后给出了仿真试验结果.     

基于声学亮点特征的水下目标回波模型

水下目标回波亮点结构是重要的目标特征，目标回波亮点时空特征的提取，是水下主动目标识别的一种有效方法，本文基于数学仿真的方法，研究了水下高频（20－35kHz)主动声学目标模型及仿真性能，建立了水下目标声学亮点数学模型，并给出了仿真结果，仿真表明：该模型反映了目标尺度特征，可用此模型生成的目标回波校验目标尺度识别器的性能。     

某雷达高距离分辨原理及其目标射频模拟

首先简要介绍了实现距离高分辨的方法,进而分析了脉内调频脉间跳频实现距离高分辨的原理。以实际工作波形为基础,分析了点目标及延续目标的回波表达式,得到了理想脉压系统不影响回波信号的相位信息及对回波信号多个回波进行逆傅氏变换能够得到合成高距离分辨力的结论。最后探讨了目标射频模拟器的设计与实现,并给出了一些实测数据。     

雷达目标特征信号在导弹制导中的作用

对雷达和导弹制导系统的设计师来说,隐身飞机的目标特征信号是诱人的。本文将提出一些新的隐身目标特征信号,它包括有低自由度的x~2统计分布模型,宽带频率特性,非线性谐波响应,极化本征值以及双基地散射等。隐身飞行器表面实施阻抗加载将增大目标角闪烁,并使目标成象畸变。部分仿真结果与理论估算相一致。     

一种基于紧支子波的雷达船目标特征抽取方法

本文着重研究正交离散子波变换在非相干雷达船目标特征抽取中的应用。采用现场实录的四类船目标雷达视频回波数据进行实验，结果表明本文提出的方法运算简便，所抽取的特征具有典型性，数据压缩能力强。基于子波域特征提出了一种新的显著态回波的检测方法。     

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。     

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.     

Unification and Comparison between Two Concepts of Radar Target Angular Glint

This paper provides a general proof of unification between two concepts of radar target angular glint. The analysis of a two-point target model, consisting of a electrically and a magnetically ideal dipole, shows the relation, difference and equivalent condition between them more clearly. Angular glint has been synthesized from the measured data of radar echo phase, and compared with the theoretical result.     

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.     

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.     

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     

雷达大地回波反射和散射系数的测量

介绍了雷达大地回波特性的一种测量方法 ,包括测量系统框图和基于回波波形的数据处理方法。利用该方法得出了一种地面的反射系数和散射系数 ,该结果对雷达高度表的设计和其它地面反射和散射系数测量均具有参考价值