相关滤波器与支持向量机结合的激光成像雷达目标识别算法

激光成像雷达能成清晰的目标三维距离像和一维强度像,可提高目标识别率,因而成为国际上的研究热点.当大视场高分辨率激光成像雷达垂直探测目标时,视场内目标增多,要求目标识别算法既能同时检测多目标,又要具有平面内旋转不变性.为了满足上述要求,提出将具有平面内旋转不变性的CHF-MACH相关滤波器和支持向量机(SVM)相结合,组成一种新的目标识别系统,其中相关滤波器能同时检测定位多个感兴趣目标,再用SVM分别对图像内的已定位的目标进行识别.以仿真激光成像雷达图像为实验数据,分别对4类目标进行识别.实验结果表明,CHF-MACH滤波器对本类目标有较好的检测率,对非本类目标有一定的抑制作用;SVM能以较高的精度分类已检测目标.所以,该方法能有效地对大视场内多目标进行识别,适用于激光成像雷达.     

基于特征值的激光成像雷达目标识别算法

提出了一种基于特征值的激光成像雷达目标识别算法。首先从激光成像雷达中获取目标场景的距离像,将场景中各个目标分离,分别提取各个目标距离像的特征值,然后用网格搜索算法对支持向量机参数进行优化,最后应用支持向量机对分离出来的三种目标进行分类识别。仿真实验表明:该方法简单易于实现,识别效果较好。     

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...     

利用奇异值特征的激光成像雷达目标识别

随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达目标识别技术已成为国内外研究的热点.基于激光成像雷达的距离像,以地面军事目标为识别对象,提出了针对奇异值特征的激光成像雷达目标识别算法.利用奇异值特征表征图像具有良好的稳定性,通过分析识别率与奇异值特征数目的关系,从激光成像雷...     

基于核函数的雷达一维距离像目标识别

该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样本进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量机方法较其它两种方法更为有效,并对实验结果给出了合理的解释。     

基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法

随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法,从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征,该特征对距离像噪声不敏感,应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明,该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比,对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20dB)下分别提高了1.0%和3.7%;在低载噪比(10dB)下分别提高了11.8%和42.5%;当载噪比高于17dB时,该算法的平均识别率达到100%。因此该算法取得了比较好的识别效果。     

支持向量机的全局局部特征融合目标识别

提出一种基于支持向量机的全局局部特征融合目标识别方法,并将其运用到雷达一维距离像目标识别。该方法采用非线性辨别方法与局部保留映射方法分别提取样本的非线性全局特征与局部特征,并进行特征融合,以便提取更全面的样本特征,得到更加准确的识别结果,随后采用支持向量机进行分类识别,利用其对于非线性小样本问题的强大处理能力,进一步改善识别结果。对三种飞机目标的实测雷达一维距离像进行了仿真实验,结果表明了方法的有效性。     

激光成像雷达跟踪实验研究

提出一种基于数字信号处理器(DSP)的激光成像雷达的跟踪控制方法,利用自行设计的数字图像处理板和随动部件,采用形心跟踪算法,由数字信号处理器和CPLD(complex programmablelogic device)给出控制信号.实验结果显示,此方法较好地完成了激光成像雷达的跟踪演示实验.     

一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法

为了提高激光三维成像雷达地面目标的检测效率,提出一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法。该方法首先采用基于邻域像素内检测距离反常算法对距离像进行噪声抑制预处理,然后采用基于形态学的地面估计和高程分割算法实现了距离像的地物分割,最后根据感兴趣目标的尺寸特征,采用最小外接矩形估计算法实现了感兴趣目标的快速检测。本文提出的方法充分利用了距离像的高程信息和目标已知的先验知识,不受二维图像中光照灰度变化对目标检测效果的影响以及处理三维海量点云数据对计算速率的影响。实验结果证明,本文提出的方法适用于复杂多变的战场环境下对地面目标进行快速检测,且满足了实时性要求。     

雷达目标一维距离像识别方法研究

提出了一种基于小波包分析和二叉树支持向量机相结合的雷达目标一维距离像识别方法.该方法充分利用了小波包对信号的时频分解和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能.通过采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.对...     

日光对532nm激光成像性能影响实验分析

532 nm激光成像雷达在成像过程中容易受到日光干扰而降低图像信噪比。利用532 nm条纹管激光雷达对复杂场景(建筑物群)进行昼夜成像实验,并采用直方图统计法分析同一场景分别在白昼和夜晚的激光强度像和距离像的像素值分布,进而分析日光对激光成像性能影响。实验结果表明:日照光会提高激光强度像的亮度以及背景/目标的对比度,同时也增加了距离像的空天背景噪声;夜晚激光距离像信噪比高,但目标强度像对比度不佳。     

水下二维及三维距离选通成像去噪技术研究

相比传统水下摄像机,水下距离选通成像的作用距离可提高两三倍,同时基于该技术可实现快速高分辨率三维成像,在水底详查、避障导航、海洋科学研究、矿藏开发等方面具有广泛应用前景。虽然距离选通成像可通过空间切片的方式抑制水体的后向散射噪声,实现感兴趣区较高质量的成像,但是,在选通图像中仍不可避免地存在空间切片水体的后向散射噪声,导致图像信噪比和对比度降低,尤其是对于远距离目标或低反射率目标。介绍了针对水下距离选通二维成像及三维成像去噪方面的技术研究。在二维成像方面,一是采用双平台自适应增强算法提高图像对比度,更好地满足人眼视觉要求;二是采用参考水体去噪算法实现含目标图像的水体去噪,提高信噪比。在三维成像方面,针对距离能量相关三维成像,一是利用参考水体去噪算法实现去噪三维重建,二是采用双边滤波法对三维图像中数据空洞进行修复,提高三维图像质量。所述四种方法可独立或联合用于水下距离选通成像的去噪增强,提高水下距离选通成像技术的性能。     

基于恒比鉴别和小波变换的脉冲激光雷达成像

为了提升脉冲激光雷达的成像性能,减小杂波对雷达成像的影响,本文提出了一种将恒比鉴别算法和小波变换算法相结合的复合算法。利用由激光脉冲发射、杂波干扰、激光脉冲接收和生成目标图像构成的仿真模型,分别使用恒比鉴别算法,小波变换算法,恒比鉴别和小波变换的复合算法生成激光雷达图像。同时为了进一步提高新复合算法的性能,提出了一种基于新型的阈值函数的小波变换算法与恒比鉴别结合,生成激光雷达图像。仿真分析的对比结果表明,基于恒比鉴别和小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为9.5508,基于恒比鉴别和改进小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为7.9065,均方误差小于其他算法,从而证明了新复合算法在杂波识别方面具有更好的性能。     

无人机载激光线扫描浅滩三维成像研究

设计了一种基于三角法线扫描的无人机载激光雷达三维成像系统。系统以520 nm线激光为光源照射目标,利用无人机扫描获取目标的三维数据。文章设计了无人机载激光线扫描系统的硬件系统,构建了线激光水下折射三维坐标解算模型,提出了水上、水面与水下激光条纹提取的图像处理方法,并利用研制的雷达系统进行了近海浅水区域无人机扫描实验。实验结果表明,系统利用IMU及GPS能够有效提升三维图像的准确性,快速获取目标区域水上及水下目标的三维数据,平均距离分辨率达到3 cm,具有速度快、精度高、成本低的优势,在近岸浅海区域的大范围高速三维成像领域具有广阔的应用前景。     

基于高频电磁计算数据的太赫兹雷达高分辨成像研究

为揭示太赫兹频段雷达目标散射特性,基于高频电磁计算数据研究了太赫兹雷达高分辨成像方法.考虑到传统三维雷达成像面临的大数据量问题,提出了一种成像结果类光学图像的高分辨成像方法——方位/俯仰成像方法,通过推导其点扩展函数分析了该方法在高分辨率与散射点识别方面的优势.基于电磁计算数据的仿真与分析表,高频计算方法可以快速准确计算太赫兹频段理想导体目标RCS,高分辨成像结果可以分辨目标亚波长量级的细微结构特征.因此太赫兹雷达成像技术可获取目标更加丰富和精细的信息,为目标识别带来益处.     

基于稀疏成份分析的逆合成孔径雷达成像技术

根据小角度条件下的逆合成孔径雷达观测模型,利用稀疏成份分析方法给出了基于FFT的二维联合超分辨算法和二维解耦超分辨成像算法.该算法能从补偿后的较低分辨率测量数据中获得更高分辨率的ISAR图像,提高图像的清晰度,凸现目标的特征结构,有利于目标识别.同时,二维解耦算法能与运动补偿过程相结合,以提高补偿精度.针对典型空间目标的成像结果表明,基于FFT的二维联合算法获得的图像较为干净,目标背景对比度高;二维解耦算法运算速度更快.算法能满足实时或准实时成像的要求.