基于高分辨率雷达的一种目标识别方法

在小波变换和Mahalanobis距离的基础上,提出了一种雷达目标识别方法.首先,对雷达回波信号进行小波变换,得到目标散射中心在一维距离像中的位置和峰值,从而得到一组由位置和峰值构成的点列.然后计算这些点的Mahalanobis距离,得到目标识别的特征向量,由此进行目标识别.仿真实验结果表明:该方法具有较高目标识别能力和强抗干扰能力.     

雷达目标特征提取的一种方法

将小波变换和马氏距离相结合，提出了一种基于ISAR成像的雷达目标特征提取方法。对ISAR成像数据进行正交二进Symlet小波分解和门限处理，对数据进行压缩，然后计算压缩后坐标点的马氏（Mahalanobis)距离，得到目标稳定的特征向量。由实验结果看出，此向量具有在一定范围内的不变性，能够用于雷达目标识别。     

ISAR成像的处理与分类方法

基于小波变换和马氏距离的性质，提出了目标ISAR成像的处理与分类方法。对IS—AR成像进行Mallat分解，得到图像的边缘图像。计算边缘图像上点的马氏距离，得到马氏距离阵列，并作为目标特征向量。实验表明，该特征向量具有维数少、结构稳定的特点，可用于目标识别。     

雷达目标一维距离象多分辨特征描述和快速匹配法研究

文中首先阐述了信号奇异性与小波变换模极大值的关系、含噪非平稳信号在小波变换下信号与噪声的不同特性；然后提出了可用于高距离分辨力雷达目标识别的一维距离象多分辨分解和目标结构特征的多分辨描述方法，根据目标结构特征的多分辨描述，定义了距离象的相异度概念，利用相异度可以实现目标的快速匹配识别。     

低信噪比条件下天基预警雷达目标运动参数估计方法

天基预警雷达目标回波包络峰值的距离徙动会导致FFT相参积累增益降低,为了对回波信号进行运动补偿,需要对目标运动参数进行估计。由于天基雷达对目标的观察距离较远,因此回波信噪比较低,直接影响了运动参数的估计精度。针对这一问题,本文提出了一种低信噪比条件下天基预警雷达目标运动参数估计方法。首先建立了目标回波模型,并对雷达观测距离范围内的回波信噪比进行了计算分析;然后利用Keystone变换对回波包络距离徙动进行校正,并对校正后的回波信号作离散短时傅里叶变换,得到回波信号方位向上的时频分布;最后利用Hough变换将时频域变换到参数域,得到运动参数的估计值。仿真结果表明,本文方法在低信噪比条件下能有效地估计目标运动参数,并且估计精度对信噪比的变化不敏感,具有良好的鲁棒性。      

雷达目标一维距离象多分辨特征描述和快速匹配法研究

文中首先阐述了信号奇异性与小波变换模极大值的关系、含噪非平稳信号在小波变换下信号与噪声的不同特性;然后提出了可用于高距离分辨力雷达目标识别的一维距离象多分辨分解和目标结构特征的多分辨描述方法.根据目标结构特征的多分辨描述,定义了距离象的相异度概念,利用相异度可以实现目标的快速匹配识别.     

雷达目标一维距离像计算仿真研究

在雷达目标识别研究中,获取有效的雷达目标特征信号非常重要。通过计算机仿真来获取雷达目标一维距离像。仿真时先对目标外形进行三角面元逼近,利用面元法得到目标随频率变化的R苍值,进行变换后得到目标的一维距离像。给出了一类舰船目标的仿真实验。结果表明该方法在一定程度上可以较好地模拟复杂目标的雷达特征信号。最后指出了需要进一步研究的问题。     

基于JEM效应的一种雷达目标识别方法

根据ＪＥＭ（喷气发动机调制）效应和雷达目标回波谱经特点,本文提出了一种雷达目标识别方法。此方法是利用小波变换,得到雷达目标回波信号的频率调频指数,对信号进行相位补偿,然后滤掉信号中的机身频谱和多普勒频谱,再进行相位补偿,用ＦＦＴ（快速傅立叶变换）就可以得到目标的调制谱,由此实现目标识别。由实测数据进行分机处理,证明利用目标的调制谱识别目标,认识效果很好。     

基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法

提出了基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法,首先对激光成像雷达目标的距离像进行二维小波变换;然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,利用遗传算法对支持向量机参数进行智能优化;最后应用支持向量机对三种地面目标进行识别.仿真实验表明,该方法与直接应用距离像奇异值特征进行识别的方法相比,在高载噪比20dB时的平均识别...     

用子波变换方法实现高距离分辨雷达中精确距离跟踪

本文研究了在高距离分辨雷达(HRR)中对输入的回波信号进行子波变换实现精确距离跟踪.HRR雷达所得的目标回波波形是目标各强散射点在雷达视线上的投影 .对一个具体的波形散射点至雷达之间的距离从原理上都可以得出,但从实际上,由于目标运动时姿态变化,其散射点幅度和距离变化太快,因此实现对散射点距离跟踪是很困难的.本文在国内首次介绍利用对信号的子波变换方法提取目标的综合信息实现对雷达目标的精确距离跟踪.实际证明此方法是可行的.     

基于一维距离像的目标识别方法

基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

对数变换在高分辨距离像目标识别中的应用

在基于高分辨距离像的雷达目标识别中,幂变换是一种常用的非线性预处理方法,对提高识别率有一定的作用。但幂变换对高分辨距离像目标识别的性能提升受信噪比情况影响较大,且幂变换指数的选取对识别结果影响明显,甚至有不利影响。文中针对幂变换存在的问题,提出用对数变换对高分辨距离像进行预处理。比较分析了对数变换与幂变换的作用机理的异同点,并重点分析了对数变换对高分辨距离像类内和类间相关系数的影响。研究表明:对数变换相较于幂变换更适于对高分辨距离像进行预处理,且实测数据的实验结果表明对数变换比幂变换能更有效地提高识别率。     

宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法

基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法,还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能。实验结果表明：本方法具有良好的应用前景。     

用对数平均双谱识别飞机的原理和方法

文章首先定义了对数双谱并给出了与目标识别有关的三个性质,接着推导了目标对数双谱与高分辨距离像对数双谱之间的关系,由此提出了对数双谱自动目标识别的距离准则和实现方法.外场实测数据的计算机仿真表明,该方法适用于飞机识别,是有效的和可行的.     

基于一维距离像序列的弹道目标融合识别研究*

一维距离像是宽带雷达目标识别的重要特征之一.本文根据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型.然后提取具有平移不变性的中心矩和双谱作为待识别特征向量,并分别使用K-L变换和局部双谱法对提取到的中心矩和双谱特征进行降维.将降维后的特征分别输入支持向量机进行分类识别,最后将支持向量机的输出进行决策级融合,得到待识别目标的识别概率.与基于单特征量的识别方法相比,本文提出的方法不仅具有较高的识别率,而且具有良好的抗噪能力.     

雷达高分辨距离像子带融合识别算法

针对雷达高分辨距离像（HRRP）目标识别问题,对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。提出一种相关系数相加法子带融合识别算法,由于该方法充分利用了回波信息,因而能获得更好的识别性能,实验仿真验证了这一结论,分析表明算法具有计算复杂度低的优点,因此可实际应用于雷达自动目标识别。     

小样本条件下基于数据增强和WACGAN的雷达目标识别算法

目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络（Weighted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,WACGAN）的雷达目标识别算法.该算法首先根据雷达目标散射特性,通过时间镜像数据增强方法扩充数据集,然后将扩充数据集输入WACGAN,通过自动选择高质量的生成样本,使判别器在标签样本监督学习的基础上得到进一步优化,最后直接利用判别器实现对雷达目标的有效识别.仿真实验结果表明,本文算法在不增加识别时间的基础上,有效提高了小样本条件下对雷达目标的识别率和识别稳定度.     

色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别

色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中.基于YCbCr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图.提出一种色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的人脸识别算法.分别构造出色度马氏距离图与灰度图的基于小波包结点能量的归一化特征向量,采用多种融合策略进行特征融合,并根据融合效果自适应地选取特征融合参数,构造出最佳的鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的互补.使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果.实验表明:该算法识别率高、鲁棒性好.