雷达目标一维距离像的特征分析

针对一维距离像对姿态角敏感和回波时延的问题．对雷达目标一维距离像的特征进行了分析，结合散射点回波功率的特征提取与傅里叶变换．提出了一种雷达目标识别的方法。     

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.     

利用一维距离像序列提取导弹目标微动特征

弹道导弹目标的微动特征是中段真假弹头识别的重要依据之一。文中研究了基于宽带雷达目标一维距离像序列的微动特征提取方法。首先分析了弹头微动过程中目标相对雷达视线的姿态角呈周期性变化,进而引起一维距离像变化的周期性。在此基础上,提出了通过计算距离像序列最大滑动相关系数变化的周期提取目标微动周期的方法。仿真试验验证了所提算法的有效性。     

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。     

基于改进小波降噪的雷达一维距离像识别

针对低信噪比下雷达目标一维距离像质量不高、影响目标识别率的问题,将小波阈值降噪的方法应用到雷达目标一维距离像识别研究中,设计了一种新的小波阈值函数,提出了基于小波阈值降噪的雷达一维距离像识别的方法。利用仿真数据进行实验验证,以LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络作为分类识别器,进行目标的分类识别研究。结果表明,将小波阈值降噪用于雷达目标一维距离像识别,在低信噪比时能够有效地降低噪声,提高距离像的质量,从而提高目标一维距离像识别率,同时实验也验证了所提出的新阈值函数相较于原阈值函数能更加有效地降低噪声,提高识别率。     

基于多重变换的一种雷达目标识别方法

利用多重变换，提出了一种雷达上述识别方法，将雷达回波信号与本振信号混频处理后采样，进行FFT，得到目标的一维距离像，计算其马氏距离，利用小波变换对马氏距离序列进行数据压缩，得到目标的特征向量，由相关识别法进行目标识别，由3类飞机模型测量数据的识别结果表明，该方法具有较高的识别率。     

基于一维距离像的雷达目标识别研究进展

现代高分辨雷达为雷达目标识别提供了新的途径,相应的高分辨一维距离像具有易获取和处理的特点,同时还能够揭示出目标径向结构的分布特性,因而在目标识别领域具有良好的应用前景.文中分析了基于一维距离像的雷达目标识别研究现状,包括一维距离像的模型、距离像特性分析、特征提取方法以及分类器的设计方法等,并且指出了高分辨一维距离像目标识别今后的研究方向.     

一种改进的高分辨雷达随机脉冲串检测方法

由于高分辨雷达的分辨率远小于目标尺寸，使得目标呈多散射中心，回波能量沿时间分布，从而降低了峰值幅度，增加了目标检测难度。因此文中基于一维距离像提出了一种新的高分辨雷达检测方法，该检测方法将一维距离像看作随机脉冲串，利用一维像强散射点的位置信息和幅度信息联合进行检测，自适应地估计目标一维距离像长度，提高了高分辨雷达检测性能。     

用于一维图像识别的支撑矢量机方法

研究了支撑矢量机的分类机理，并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别，识别的结果表明了该方法的优越性，并显示它可以对残缺不全的样本进行识别。     

一种一维距离像的识别算法

随着高分辨率雷达的发展,一维距离像识别已成为雷达目标识别的重要方法之一.为了消除一维距离像的平移,将一维距离像变换到频域,提取其频谱信息作为识别特征,并依据Fisher判据,将高维特征空间数据降到一维空间,提高了算法的实时性.仿真结果表明这是一种方便有效的识别方法.     

基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别

给出一种隐层由小波基组成的神经网络用于实现频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。利用小波变换所具有的良好的时频分析特性，实现了输入输出之间映射关系的多分辨学习。介绍了小波神经网络的数学框架及其误差反向学习算法。详细描述了用小波神经网络进行识别的步骤。将所提出的小波神经网络用于频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。实验结果表明该方法对目标距离像的识别是有效的。     

基于一维距离像的雷达目标识别方法研究

通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性,并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题,提出两种比较实用的解决方案。     

基于HRR的地面雷达目标识别方法研究

高分辨雷达目标识别可以提供目标更多的信息 ,是地面雷达技术发展方向 ,基于高分辨距离像的特征提取和识别是比较现实可行的方法。该文首先分析了一维距离像的产生 ,在此基础上 ,综合了几种一维距离像的特征提取方法和分类识别方法 ,讨论了方位角变化对距离像的影响 ,并分析了识别方法的鲁棒性问题     

高距离分辨率极化雷达目标匹配识别研究

本文提出一种基于高距离分辨率极化雷达体制的雷达目标相关匹配识别新方法。首先介绍了雷达目标多维极化距离像匹配识别的原理,然后介绍了多维相关匹配表达式的构造方法。最后利用雷达目标测量数据进行了目标识别的实验。理论分析和实验结果表明：极化信息的有效利用,可以提高雷达的目标识别性能。     

用于一维图像识别的支撑矢量机方法

研究了支撑矢量机的分类机理,并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别.识别的结果表明了该方法的优越性,并显示它可以对残缺不全的样本进行识别.     

非线性正则子空间法雷达目标一维距离像识别

雷达目标识别中,目标一维距离像的分布常表现出明显的非线性和复杂性时,经典的线性子空间方法的识别性能会有所下降.为此,本文提出非线性正则子空间法,通过对一维距离像进行非线性变换,使在原有空间线性不可分的一维距离像模式在高维空间有望具有线性可分性,从而提高目标的识别性能.对实测飞机数据的实验结果表明了该方法的有效性.     

混合因子模型在雷达目标识别中的应用

高分辨一维距离像是雷达自动目标识别的重要特征之一,它对目标姿态变化很敏感,只有通过进一步处理才能够实现有效的目标识别。针对距离像的这种姿态敏感性,本文提出了一种基于混合因子建模的雷达目标识别框架,它通过对从各个姿态角下获得的目标一维距离像出发构建目标的距离像概率生成模型,然后利用该模型通过比较条件概率大小的方法判别目标类属。对5类飞机数据的实验结果表明该框架对任意姿态角距离像的目标识别有很好性能。     

基于LVQ网络优化的雷达目标识别算法

目标一维距离像在雷达目标识别领域中具有很高的研究价值,神经网络有很强的自适应能力,被广泛应用于目标识别领域中。通过研究分析,将学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）神经网络应用于雷达目标一维距离像识别。针对LVQ神经网络对初始连接权值敏感的问题和如何增强网络的分类识别性能,提出利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法对其进行优化。在此基础上提出了基于PSO-LVQ神经网络的雷达目标一维距离像识别新方法。通过3类飞机实测数据实验,验证了PSO算法优化LVQ神经网络初始连接权值的可行性和PSO-LVQ识别算法的有效性。     

雷达目标识别发展回顾与实现中的关键理论

雷达目标识别作为智能化武器发展的关键技术,在未来信息化条件下联合作战中发挥着极为重要的作用.阐明了雷达目标识别研究的科学意义,回顾了该领域的发展过程及已取得的研究成果,分析了基于高分辨雷达一维距离像目标识别研究的具体思路,在此基础上,重点讨论了几种一维距离像的特征提取方法、分类识别方法及如何克服方位角变化对距离像的影响等雷达目标识别实现中的关键理论,对这些理论的深入研究将极大地促进雷达目标识别技术的发展.     

面向识别的雷达回波仿真技术可信度分析

按照系统仿真技术的一般方法研究了面向识别的雷达回波仿真技术的基本原理和模型。根据目标的三维CAD模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板。在凝视状态下,利用雷达发射信号和目标的一维距离像模板模拟目标低分辨率回波;在扫描状态下,利用全姿态一维距离像重构不同角区中目标的散射中心模型,结合雷达波束的扫描方式获得仿真回波。最后立足仿真结果的校验,提出了可用于分析雷达目标回波仿真技术可信度的一些准则和方法。