基于分数布朗特征的低分辨雷达目标分类

低分辨雷达目标的JEM效应不仅体现在对目标回波的频率调制上,还体现在幅度调制上,以上2种调试特征是互补的关系,综合运用2种调制特征将会改善低分辨雷达对飞机目标的分类与识别能力。分数布朗运动模型是一种可以用来描述自然界中随机分形的统计模型,文中提出将分数布朗运动模型用于反映回波幅度的不规则程度或起伏程度,以及回波幅度起伏的快慢,分别提取回波时域和频域的分数布朗分形维,再采用支持向量机分类器进行分类,很好地将直升机与民航机2类目标区分开来。实测数据表明,综合分类正确率大于85!。     

基于时域回波相关性特征的飞机目标分类方法

该文研究了常规窄带雷达体制下利用时域回波调制周期的差异实现直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机3类飞机目标的分类问题。首先分析3类飞机时域回波调制周期的差异;然后针对3类飞机目标时域回波调制周期的不同,基于时域回波相关性提取了2维特征向量;最后基于仿真数据和实测数据,利用支持向量机(SupportVector Machine, SVM)分类器的分类结果证明了在脉冲重复频率较低时,多普勒谱有一定程度混叠的情况下,时域相关性特征仍能表现出相对较好的分类性能      

基于经验模态分解的空中飞机目标分类

该文研究常规窄带雷达体制下喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机目标的分类问题。首先根据微多普勒效应利用多散射中心模型从理论上分析了飞机目标旋转部件的雷达回波模型;然后针对3类飞机目标回波在多普勒域频率调制的不同,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法的特征提取方法;最后基于仿真数据训练、实测数据测试的模式,使用支持矢量机(Support Vector Machine, SVM)分类器的分类结果表明新方法较现有方法在较高信噪比条件下具有更好的分类性能。     

低分辨机载雷达飞机目标分类识别技术研究

目标分类识别技术是机载雷达当今和未来发展的重要需求之一。目前研究较多的是基于宽带信号的目标识别,对雷达系统和目标信噪比提出了较高的要求,且对角度较敏感。考虑到现有机载雷达大多具有窄带跟踪模式和目标分类识别的需求背景下,该文提出了一种基于窄带分形和幅度调制联合2 维特征的飞机目标分类识别方法。文中以支持向量机(SVM)为分类器,以实测试飞数据进行分析验证,试验结果表明,该方法能有效分类识别直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机,平均分类识别率在92%以上。      

离散贝叶斯分类算法雷达目标一维距离像识别

首先讨论了传统贝叶斯分类器设计方法的局限性,然后提出了离散贝叶斯分类算法,并推导了离散贝叶斯分类器的分类误差估算公武.用大量的实测高分辨雷达目标回波数据进行计算机模拟,离散贝叶斯分类算法获得了平均94.33%的正确识别率,分类误差估算公式估算的分类误差为5.23%.计算机模拟结果表明了该方法的有效性.     

对空情报雷达自动辨识螺旋桨飞机

基于飞机旋转部件对雷达电磁波调制机理、调制参数模型以及回波特性，本文从实际对空情报雷达回波中提取了幅度、相位、周期3种调制特征，并分析讨论了3种调制特征物理意义及用于飞机分类与辨识的稳定性、有效性和局限性．在此基础上，提出了自动辨认特种军用螺旋桨飞机的文用方法一逐级最近邻特征综合分类法，并对实际回波进行了分类实验．分析与分类实验结果表明：3种调制特征具有相对不变性，对螺旋桨飞机的自动分类与辨识是有效的．     

基于VFDT特征的空中飞机目标分类方法

飞机机身的非刚性振动、航行姿态的改变以及机上旋转部件的转动等均会引发对其雷达回波的非线性调制,采用多重分形测度可以对飞机回波的此类调制特征进行细致的刻画。文中引入方差分形维轨迹（VFDT）这一种新的多重分形算法对飞机回波进行特性分析和特征提取,基于提出的VFDT特征并结合支持向量机（SVM）,对实际录取的多种类型飞机回波进行了目标分类识别实验。实验结果表明,VFDT特征可以较好地对多种不同类型的飞机目标进行分类辨识,并具有较小的计算量。     

一种采用集成装袋树的雷达多次回波分类方法

传统雷达多次回波分类方法容易受到目标类型和幅度起伏特性等因素的影响,其泛化性和准确性难以满足雷达装备实际需求。针对该问题,提出了一种采用集成装袋树的雷达多次回波分类方法。该方法首先对雷达多脉冲回波数据进行幅度对数变换和相邻脉冲幅度补齐预处理操作,然后利用决策树算法从标注的训练数据中学习雷达多次回波在脉冲维的幅度起伏特征,最后通过多个分类器的集成实现对雷达多次回波的准确分类。实测雷达数据验证结果表明,所提方法分类准确率达到了95.9%,可有效提升雷达多次回波的分类性能,并且不依赖于经验门限的特性,增强了其泛化能力。     

飞机回波FRFT域的多重分形特征与目标分类

低分辨雷达体制的限制和探测过程中背景杂波的影响,使得低分辨雷达飞机目标的分类识别较为困难。本文提出一种分数域多重分形方法,通过引入分数阶Fourier变换（FRFT）寻找飞机目标回波的最优FRFT域,并在最优分数阶FRFT域提取目标回波数据的多重分形特征,结合支持向量机进行飞机目标的分类识别。实验表明,FRFT可以增强飞机目标回波的多重分形特性;从最优FRFT域提取的多重分形特征具有较好的分类识别效果,FRFT域多重分形方法的飞机目标分类识别率要高于时域多重分形方法的飞机目标分类识别率;即使在低信噪比条件下,FRFT域多重分形方法仍可实现低分辨雷达飞机目标的粗分类。     

基于PCA-CLEAN的噪声稳健激光微多普勒特征提取方法

雷达回波中的微多普勒效应能够反映目标的几何结构和运动特性,作为目标独一无二的特征,能够用来实现对目标类别和属性的判断。波长的优势使激光雷达相对于微波雷达具备更好的微多普勒探测精度。针对空中飞机目标(直升机、螺旋桨飞机)回波中微多普勒调制能量较弱,易被噪声污染的问题,提一种基于PCA-CLEAN的噪声稳健激光微多普勒特征提取方法,首先利用PCA对回波信号进行噪声抑制,然后利用CLEAN算法将回波中的机身分量和微动分量区分开,进而提取反映不同目标微动差异的三维特征进行目标分类,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法能够获得较好的分类性能,同时在低信噪比条件下能够获得较好的噪声抑制性能。     

基于一维距离像的飞机目标识别

针对基于多散射中心模型回波的一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)难以真实反映复杂目标散射特性的问题,研究了基于电磁散射模型回波的生成方法和HRRP 宽带特征提取方法。首先应用等效电磁流法(Method of Equivalent Currents, MEC)棱边修正的物理光学(Physical Optics, PO)算法解算飞机目标动静态电磁散射特性;其次基于目标散射场数据,生成目标回波、仿真HRRP 序列,提取目标宽带特征信息;最后求解了目标在设定航迹下的平均识别率,量化分析了信噪比对目标识别率的影响。理论分析与仿真结果表明:当信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)大于5 dB 时,基于电磁散射建模的平均识别率相对基于传统的多散射中心模型提升了20%。     

基于复数网络与注意力机制的信号调制识别

通信信号调制识别作为管理、监测电磁频谱的重要手段,具有重要的研究价值和应用前景。本文利用调制信号的频域信息,提出一种基于复数神经网络的信号调制识别方法。首先将I、Q两路信号组合成复信号,经过快速傅里叶变换(FFT)后把得到的实部和虚部组合起来作为输入网络的数据集。其次,设计了一种复数神经网络结构,并引入了注意力机制对网络结构进行改良。仿真结果表明,本文提出的方法可以有效识别9种调制方式,在信噪比为6 dB时,平均正确识别率达到96.33%。     

Automatic target recognition of radar HRRP based on high order central moments features

The paper addresses the problem of target recognition using High-resolution Radar Range Profiles (HRRP). A novel approach of feature extraction and dimension reduction based on extended high order central moments is proposed in order to reduce the dimension of range profiles. Features extracted from radar HRRPs are normalized and smoothed, and then comparative analysis of the similar approaches is done. The range profiles are obtained by step frequency technique using the two-dimensional backscatters distribution data of four different aircraft models. The template matching method by nearest neighbor rules, which is based on the theory of kernel methods for pattern analysis, is used to classify and identify the range profiles from four different aircrafts. Numerical simulation results show that the proposed approach can achieve good performance of stability, shift independence and higher recognition rate. It is helpful for real-time identification and the engineering implements of automatic target recognition using HRRP. The number of required templates could be reduced considerably while maintaining an equivalent recognition rate.     

基于MWC压缩采样宽带接收机的雷达信号脉内调制识别

针对传统宽带数字接收机在接收宽带雷达信号时产生的跨信道问题,以及低截获概率(LPI)雷达信号脉内调制盲识别问题,该文提出一种基于调制宽带转换器(MWC)离散压缩采样的新型宽带数字接收机结构对宽带雷达信号进行截获和识别。该结构采用伪随机序列将接收信号混频至基带和其他子带内,经低通滤波、降速采样获得基带压缩采样信号,解决了跨信道信号问题;又提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)和频谱能量聚焦率检验的识别算法。首先检验STFT频谱带宽并进行调相和调频信号粗识别,然后检验压缩采样信号频谱能量聚焦率并进行具体的信号脉内调制识别。仿真结果证明了该新型接收机结构和该识别算法在低信噪比下的有效性。     

基于卷积神经网络与循环谱图的调制识别方法

为提高调制分类识别精确度,降低计算复杂度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与红绿蓝(RGB)循环谱二维图的智能调制识别方法。基于循环谱特征可识别调制类型的机理,为了降低计算复杂度,将三维的循环谱转换为二维平面的RGB循环谱图,并将其用于构建数据集;将一种计算复杂度较低的CNN作为调制类型分类识别器。仿真结果表明,所提出的智能调制识别方法能够以较低的计算复杂度,获得更高的分类精确度。     

基于时频特征的跳频信号调制识别

跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能.准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺.本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷...     

脉冲噪声环境下水声通信信号调制识别方法

为了提高浅海脉冲噪声环境下水声通信信号调制识别的性能和实用性,提出了基于降噪自编码器和卷积神经网络的调制识别方法。首先,利用降噪自编码器对含噪声信号进行降噪处理,然后,利用卷积神经网络对降噪信号的功率谱图进行分类,从而完成调制识别。此外,采用数据迁移思想构造训练数据集对网络进行训练解决了目标水域数据样本不足的问题。仿真实验和实际信号测试结果验证了本文方法的有效性。与现有算法相比,具有较高的识别率,并且提升了目标信道数据不足条件下的识别性能。