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模板匹配方法是一种常用的一维距离像识别方法。针对该方法应用中的姿态敏感性问题,提出了自适应姿态角域平均一维距离像模板建立的方法。通过理论分析证明平均一维距离像具有良好的稳健性。姿态角域平均一维距离像相关性分析表明自适应姿态角域平均一维距离像可以表征目标不同姿态下的一维距离像。利用实测数据,通过仿真测试表明自适应姿态角域平均一维距离像模板建立方法是可行的。 相似文献
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提出了一种基于支持向量最优变换矩阵的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用支持向量构建类间散布矩阵和类内散布矩阵,结合零空间特性得到最优变换矩阵,该变换矩阵被用来从原始一维距离像中提取判别特征。对输入目标,利用欧式距离进行分类,以确定目标所属类别。对三类飞机的实测一维距离像数据进行了仿真实验,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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弹道目标高分辨一维距离像运动补偿研究 总被引:3,自引:1,他引:2
弹道中段目标运动形式复杂,高速运动的同时伴随自旋、进动、翻滚等微动,该文首先针对弹道目标运动特点,建立了去斜率处理的宽带雷达回波模型,定量分析了高速运动和微动对一维距离像的影响;然后针对高速运动严重影响一维距离像质量的问题,提出了一种新的一维距离像运动补偿方法,该方法将自适应时频变换技术和粒子群优化算法相结合,通过在二维时频平面内跟踪单个散射点的多普勒变化来估计目标速度,从而实现一维距离像运动补偿。仿真实验表明,该方法估计精度高、计算量低、对噪声有很强的鲁棒性,能有效补偿高速运动对弹道目标一维距离像的影响。 相似文献
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文中研究了一种子波谱估计方法,将该方法用于实际的毫米波雷达目标一维距离成像背景之下,在信号采样频率,采样数据长度相同时,可以获得像分辨率高于相同条件下FFT方法的一维距离像,从而可以对一维距离像进行高分辨地分析,在实际应用中具有一定的意义。 相似文献
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基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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距离对齐是逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理中的或对齐精度不够高,或运算效率过低,无法满足ISAR实时成像的要求.由于距离对齐算法本质上是一种优化方法,基于优化原理,将启发式方法与搜索法相结合,提出了一种新的距离对齐算法.该算法结合使用频域法和累积互相关法,具体分两步实现:首先利用频域法进行粗对齐,然后将第一步得到的结果作为启发式信息进行累积互相关,大大减小了其搜索范围,得到了精确的距离对齐效果.通过将新算法与其他算法的运算量进行分析比较,结果表明该算法运算效率较高.而对实测数据的成像处理结果证明该算法具有良好的对齐精度.这说明新算法在效率和性能上达到了良好的平衡,适合于ISAR实时成像. 相似文献
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针对摇摆基座的粗对准问题,提出了一种精度更优的粗对准方法。根据三维坐标矢量与旋转四元数间的内在关系,基于Wahba问题的求解原理,将双观测矢量的最优姿态阵求取问题归结为一个典型三角函数最大值的求解问题。阐述了Wahba问题的求解原理,分析了Wahba问题与最优四元数估计法的关系,剖析了最优四元数估计算法的复共线性,设计了基于最优四元数估计的摇摆基座粗对准方案,并与传统TRIAD算法和最优TRIAD算法进行了应用比较。蒙特卡洛500个样本的仿真结果表明,采用基于最优四元数估计的粗对准法的方位姿态估计精度远优于TRIAD算法和最优TRIAD算法,能使方位失准角的变化幅值控制在角分级,在此基础上能更好实现摇摆基座下惯导系统精对准。 相似文献
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一种高效的ISAR距离对齐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
距离对齐是ISAR成像的关键技术之一.传统的距离对齐算法无法同时保证较高的对齐精度和运算效率.为了提高距离对齐的运算效率,在深入研究累积互相关算法原理与实现的基础上,分析了其效率不高的原因.基于累积互相关原理,利用两信号在时域的圆周相关等价于其频谱在频域的共轭相乘这一理论,提出了一种高效的ISAR距离对齐算法.新算法直接在频域计算两信号实包络的累积互相关,相比传统的累积互相关法,对齐精度相当,显著提高了运算效率.理论分析与实测数据处理结果表明,该算法可同时保证良好的对齐精度和较高的运算效率,而且具有很好的鲁棒性,适合于ISAR实时成像. 相似文献
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针对低信噪比条件下传统包络对齐算法性能下降问题,提出基于迭代加权最小二乘拟合的逆合成孔径雷达(ISAR)包络对齐方法(ICWLS:Iterative Cleaning and Weighted Least Squares).该方法利用目标的平稳运动特性,对目标走动量和加权矩阵采用迭代交替更新方式,在估计出目标运动参数的基础上实现包络对齐.仿真结果表明所提方法能有效抑制突跳误差的传播和缓解积累误差所导致的参数估计精度下降问题,具有良好的包络对齐性能. 相似文献
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