利用高分辨距离像的雷达目标识别

雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。其中相关滤波器的作用是使回波相干峰的期望值最大化,本文在实验中利用3种不同地面目标的雷达模拟距离像的相关滤波器数据验证其有效性。结果显示,利用目标的方位信息是可以进行可靠的目标识别的,并且识别是以多个滤波器为基础的。     

基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

一种雷达高分辨距离像模板库建立方法

对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。     

用于HRRP多类目标识别的D距离分类器

在雷达自动目标识别（radar automatic target recognition,RATR）领域,为了保证基于高分辨距离像（high-resolution range profile,HRRP）的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化性能与低运算复杂度的识别算法。利用比值计算两个向量之间的比值距离,并将比值距离应用于距离分类器中,称之为D距离分类器。然后利用八类地面目标实测数据将D距离分类器与其他一些RATR统计模型进行比较,分别分析其在小样本与多类目标时的识别精度。最终结果验证出D距离分类器在训练样本有限且多类目标识别时仍然具有优异的泛化性能与很低的运算复杂度。     

基于FLAKNN的雷达一维距离像目标识别

由于传统KNN算法在应用于高分辨一维距离像进行目标识别时,存在全局使用固定k值和未考虑各特征分量对分类的影响等不足,使得目标识别性能较差.提出一种改进的KNN算法:FLAKNN.通过提取目标高分辨率一维距离像的尺寸、熵、中心距、不规则度、去尺度特征、对称度等稳定特征,使用Fisher判别分析将所有特征分量投影至低维空间,使不同类别间具备最大可分性;结合相邻样本局部的分布情况和k取值的调整,最终使用少数服从多数的投票原则决定测试样本的类别.结果表明,相对传统KNN算法,该算法进一步提升了识别性能.      

高频区雷达目标识别模板构造方法研究

提出了将最大最小相关模板应用于高频区雷达目标模板构造的思想，这种方法的操作对象为多个距离像，即将一定姿态范围内的距离像用一个组合模板来表示，从而使得数据库中目标模板数量减少。最大最小模板具有与其所代表的距离像之间的最小相关最大的特点。     

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。     

高分辨雷达目标的RELAX与MRELAX参数特征

用RELAX算法和改进的MRELAX算法对实测雷达数据分别进行处理,从高分辨雷达回波距离像中提取目标特征参数并进行比较分析.仿真实验证明,用MRELAX算法对高分辨雷达目标数据进行处理与用RELAX算法处理的结果比较,MRELAX算法得到了更加清晰的目标特征.     

基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别

提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程中损失函数值收敛速度慢的问题,利用结合批归一化算法的改进CNN网络对高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)进行自动特征提取;再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对距离像特征进行分类.使用军事车辆高保真电磁仿真数据对提出的方法进行验证,识别结果证明了该方法的有效性.     

弹载激光成像雷达距离像的目标提取技术

为了实现对弹载激光成像雷达距离像中不同目标的准确分离和提取,提出了一种基于其点云数据特点的距离像目标提取方法.通过对点云数据进行聚类和类间距离校正,实现了不同目标的准确分离;通过提取各目标边缘点和遮挡补偿,实现了对被遮挡目标的提取;根据需要提取目标的尺寸设置结构元素大小,采用形态学滤波方法实现了特定目标的快速提取.对实测距离像目标数据的处理结果表明,所提出的方法可以实现弹载激光成像雷达距离像目标的准确提取.      

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

基于径向基函数神经网络的飞机目标识别法

通过将自适应小波神经网络 (AWNN)中的小波基函数直接替换为 Gauss径向基函数 ,提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络(RBFNN)。对用于信号分类的 RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题 ,进行了深入的讨论。对 6个目标不同信噪比下的分类结果表明 ,提出的 RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力 ,对于开发更加实用化的目标识别算法显示了很大的潜力     

基于目标分解的极化雷达飞机识别法

尝试将目标分解算法用于高分辨率极化目标的识别。基于 Krogager目标分解法 ,将各距离分辨单元的极化散射矩阵分解为 3个简单散射体的散射矩阵 ,分别代表球形散射体、二面角散射体和螺旋体散射体的散射机理。并利用求得的 3个幅度参量随径向距离的变化波形 ,提取反映目标散射中心位置和物理结构特性的特征。进一步采用 Fisher可分性准则作判据 ,从原始特征集中选取最佳特征组。对 5种飞机模型的识别结果表明 ,此基于矩阵分解的识别法具有较高的识别率     

以相关系数为特征量的飞机目标识别法

利用各目标距离像之间的相关系数 ,可提高基于距离像建库的目标识别方法的性能。该文提出了利用相关系数构造特征矢量和用神经网络进行分类的雷达目标识别方法。研究了特征矢量的分类性能、最终判决量的确定、相关系数特征矢量法与最大相关系数法各自的特点等问题。对 6类飞机目标全方位角范围的识别结果表明 :最大相关系数法在高信噪比时的识别率较高 ,相关系数特征矢量法的抗噪性较强 ,两种识别方法有较强的互补性。若按某种方式将两者结合起来 ,将得到识别率和抗噪性俱佳的识别方法     

雷达海面目标识别技术研究进展

 针对雷达海面目标识别特征数据缺乏和识别算法推广能力差等问题,从雷达目标电磁散射特性和目标分类识别两方面总结了雷达海面目标识别技术的研究热点和发展趋势。围绕海面目标雷达特性,从电磁散射测量和建模两个方面综述了国内外研究现状;从低分辨雷达回波、高分辨距离像、高分辨雷达图像3方面综述了海面目标识别技术发展现状;介绍了雷达海面目标识别工程应用情况;最后展望了海面目标识别技术的发展趋势。     

基于混沌特性的PRC-CW雷达目标回波分析和识别

伪码调相连续波(PRC-CW)雷达目标识别中,对于具有相同径向速度的不同目标的分析和识别是一个需解决的问题.针对PRC-CW雷达目标回波的非线性时变特性,该文运用非线性动力学方法分析了此类回波的混沌特性.通过Lyapunov谱、相关维、Kolmogrov熵3类混沌特性参数提取方法的研究,形成了一个完整的分析和处理流程.进而通过对多类实测目标数据混沌特性参数的分析,得到了X波段PRC-CW雷达运动目标回波呈现混沌特性的结论.以实际的计算结果的分析和比较,证明了基于混沌特性的PRC-CW雷达目标识别是可行的.     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

一种脉内相位编码脉间步进频雷达信号的研究

提出了脉内相位编码脉间频率步进(phase coded stepped frequency,PCSF)雷达信号,这是对一般脉冲线性频率步进(stepped frequency,SF)信号的改进.它将SF信号的矩形子脉冲替换为相位编码子脉冲串,通过脉内相位和脉间频率两次调制,获得了更大的频率步进量.PCSF雷达信号在系统有效工作带宽一定的情况下可以减少脉冲串数目,提高目标数据率及降低多普勒敏感度,并且经过两级压缩处理还可以获得两级分辨率.由分析PCSF信号的性能和处理方法,给出了计算机仿真结果.     

一种基于Swin Transformer神经网络的低截获概率雷达信号调制类型的识别方法

本文针对低截获概率（Low Probability of Intercept, LPI）雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法. 该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换,将一维时域信号变换为二维时频图像,然后使用Swin Transformer神经网络对图像进行特征提取及调制类型识别. 仿真结果显示,该方法具有较强的抗噪声能力,在低信噪比条件下识别准确率高,且具有较强的小样本适应能力.