最大间隔核优化的雷达目标高分辨距离像识别新方法

基于目标高分辨率距离像的雷达自动目标识别技术在军事和民用上都有巨大的应用价值。但是由于雷达目标高分辨距离像的姿态敏感性以及高特征维数,造成了其非线性可分性。针对此问题,本文提出了一种基于最大间隔核优化的雷达目标高分辨距离像识别方法。本方法首先采用了最大间隔准则算法来优化数据依赖核函数,然后利用支持向量机分类器实现了雷达目标高分辨距离像识别,最后进行了基于5种战斗机目标高分辨距离像的实验仿真。实验结果表明了基于最大间隔核优化的目标识别算法对于SVM分类器可以有效实现核函数优化,从而能够提高目标识别性能。      

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...     

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。     

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。     

基于中心矩特征和GA-BP神经网络的雷达目标识别

在雷达目标识别中,利用核主分量分析（KPCA）方法来进行目标特征提取,忽略了高分辨率距离像（HRRP）的本身特性。提取一种平移不变特征-中心矩作为特征向量,采用KPCA进行特征降维;由于BP神经网络易陷入局部极小,采用遗传算法（GA）对BP网络节点权值和阀值进行优化选择。基于雷达实测数据的实验结果表明:平移不变的KPCA特征提取方法实现了平移不变和降维的结合,同时,利用GA优化BP神经网络提高了分类器稳定性改善易陷入局部最小的缺陷,提高了雷达目标识别的性能。     

基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。     

基于小波能量距的雷达距离像特征提取

基于小波分析的方法，采用雷达目标一维距离像回波在不同频带的能量距特征，以此特征为基础，利用径向基概率神经网络对4类目标进行识别，并与传统的子带能量特征方法进行对比，仿真实验结果表明：对雷达目标距离像进行特征提取时，能量距特征更好地利用了小波分析的时频信息，所得特征向量类间类内距离比大于能量特征，目标的可分性更好，识别率得到了提高，因而能量距特征优于能量特征。     

基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别

研究了核主分量分析(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用。首先讨论了KPCA算法原理,然后将KPCA应用于雷达目标距离像特征提取,并采用支持向量机进行分类,提出了基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法。在核函数的选取上构造了一个组合核函数,最后用4类目标数据进行了实验,并与采用高斯核函数方法进行了比较,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能。     

幅度谱差分子空间雷达自动目标识别

雷达高分辨距离像是目标的重要结构特征,其维数通常很高,造成数据可分性表达差,识别过程计算复杂度高,识别率低。为降低距离像的维数,提出一种新的距离像特征提取方法,即采用直接线性判别分析(dLDA)在距离像幅度谱差分空间进行特征提取,得dLDA幅度谱差分子空间。目标识别即在所得dLDA幅度谱差分子空间中进行。采用外场实测数据,分别训练了最小距离分类器和one-against-all支撑向量机分类器,2种分类器的识别结果均表明,该方法可显著地降低数据维数并提高识别率。     

一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别

针对人工提取高分辨率距离像（HRRP）优良特征比较困难的问题,研究了基于一维卷积神经网络（CNN）的HRRP识别方法。利用CNN具有分层学习特征的能力,训练CNN自动地从HRRP中学习有用的特征并分类。在仿真实验中描述了网络的相关配置,分析了不同激活函数、不同参数、不同网络结构的识别性能,对比了CNN与其他分类器的识别结果,用可视化特征图直观地说明了CNN通过卷积层能够学习到易于分辨的特征。实验结果表明CNN具有很好的识别性能。     

基于稳健深层网络的雷达高分辨距离像目标特征提取算法

特征提取是雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别的核心技术。传统的特征提取算法多采用浅层的模型结构,容易忽视样本的内在结构,不利于学习有效的分类特征。针对这一问题,该文利用多层非线性网络实现特征学习,构建了基于深层网络的雷达HRRP目标识别框架。利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,提出了堆栈联合稳健自编码器。该网络由一系列联合稳健自编码器堆栈化实现,在匹配原始HRRP样本的同时,约束同帧样本趋近于平均像,并将网络的最终输出作为分类器的特征输入。基于实测HRRP数据的实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于稳健变分自编码模型的雷达高分辨距离像目标识别算法

对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,基于变分自编码器构建了稳健变分自编码模型.该模型不仅能够获取稳健有效的识别特征,而且在一定程度上保存了数据的帧内结构信息,较大地提高了目标的平均识别率.基于实测HRRP数据验证了所提算法的有效性.     

基于表面电流的粗糙面上方圆柱距离像仿真

在矩量法和物理光学混合算法的框架内,引入矩阵压缩技术提高计算效率,降低计算机内存需求,实现粗糙面上方二维导电圆柱宽带复合电磁散射建模。通过求解复合模型表面电流在频域仿真回波信号,结合傅里叶逆变换(IDFT)获取粗糙面环境下圆柱的高分辨一维距离像(HRRP),实现了粗糙面上方目标HRRP特性仿真与分析。采用定量与定性的综合分析手段,结合表面电流分解与射线路径相位预估,揭示了目标与粗糙面之间复杂电磁耦合机理与作用过程,明确了HRRP各峰值形成的来源,定量研究了各阶耦合相互作用回波对雷达成像的贡献。     

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.     

对海雷达目标识别中全极化HRRP的特征提取与选择

充分、有效地利用目标全极化HRRP的特征信息是提高对海雷达目标识别率的研究热点之一。该文利用CST软件仿真建立了7类海上目标在不同方位角下的全极化HRRP数据库。在此基础上,提取了4类共39个特征。提出一种基于归一化互信息(NMI)并利用模拟退火(SA)算法进行优化的全局最优特征选择算法,并命名为NMI-SA。基于HRRP数据集以及9个UCI数据集,利用k-近邻分类器将该算法与另外3种常用的特征选择算法进行对比,结果表明新算法选择的特征具有良好的可分性和较低的冗余度,最终用于分类时的正确率总体优于其余3种算法。最后,用该算法对全极化HRRP的39个特征进行重点分析,选择出25个辨别力强、冗余度低的特征。     

基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析

目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。     

雷达高分辨距离像模板自动生成算法

模板的完备性直接决定了基于高分辨距离像的雷达目标识别系统的分类性能;在外场试验中限于目标姿态、环境等因素难以获得准确标定的目标立体角范围内全姿态模板数据。针对一维距离像识别的工程实用化需求,本文基于数据驱动思想,提出了新的一维距离像聚类模板自动生成算法。与传统方法相比,本文方法在提高工程可行性的同时提高了识别性能。为满足实验需要,本文提出了新的基于MSTAR图像的高分辨距离像反演算法,得到更精确的反演数据。基于该数据的实验结果表明算法解决了模板生成姿态角依赖性问题,提高了识别性能。      

一种自适应角域模板建立方法研究

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。