规范主元分析法在雷达目标识别中的应用

利用高分辨雷达一维距离像，在研究用主元分析法和线性辨别分析法进行特征提取的基础上，给出了一种规范主元分析的特征提取法，对雷达目标进行了识别．该方法充分利用了互信息量之间的关系，通过主元分量分析、线性辨别分析与规范主元分析3种方法的外场实测数据实验比较，表明所提出的特征提取方法具有良好的稳健性．     

用距离像识别地面目标的研究

利用毫米波（ＭＭＷ）雷达高分辨距离像作为特征矢量，研究了四种地面目标的分类性能，比较了单极化和双极化下的目标分类结果．表明距离像的多极化非相干积累是提高目标识别率的一个有用方法．     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,推导了基于高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,并给出了其外包络表达式。针对高分辨率步进频率毫米波雷达目标,分析了当目标存在相对运动时的回波数学模型,并对多普勒效应的影响进行了深入的研究,通过计算机的系统仿真,最后得到了运动目标速度估计与补偿的条件。     

A New Radar Target Recognition Method Based on Polarimetric Processing and Neural Learning

0INTRODUCTIONBecauseanone-dimensionalrangeprofileobtainedbyawidebandMMWradarcanbeusedtodescribegeometricstructurecharacteristicsoftargetSbeingillLirninated.UnlikearathercomplicatedISARimop,itcanhealsoregainedasthetarget"fingerprintS".Thus,itholdsmuehpromiseandhasattractedpeople'sattentionstousehighresolutionrangeprofilestoclassifythetarget['--'].ButtherangeprofileisafunctionoftargetattitudeanglesIthuseachtargetclassmustberepresentedbyalaalnumberofangle-indexedsubclassestohandletinknow…     

基于多层前向网络的雷达目标一维距离像识别

利用多层前向网络，对雷达飞机目标的一维距离像的识别问题进行了研究．讨论了网络进行非线性判决分类的基本原理．仿真结果表明了该方法的可行性，经过少量样本训练后的网络，具有较好的推广能力     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,根据高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,分析了当目标运动时的距离相位关系,并推导了目标一维距离像的偏移因子和发散因子公式,对多普勒效应的影响进行了深入的研究.通过对高分辨率步进频率毫米波目标模型的计算机系统仿真,算法和分析得到了验证,并得到了运动目标速度补偿条件.     

毫米波PSF雷达运动目标距离成像的补偿

利用毫米波脉冲阶梯跳频雷达波形的特点，解决了在运动目标高分辨距离像中存在的距离－速度模糊问题，实现了运动目标距离成像的补偿，计算机仿真实验验证了算法的有效性。     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

基于雷达-维距离像的航迹相关方法

为提高灵巧、多模高分辨雷达跟踪目标的能力,利用宽带雷达－维距离像可实现快速辩别目标的特性,提出了高分辨雷达在多目标跟踪过程中,用一维距离像进行航迹相关的方法,定义了参数匹配分,用它讨论相同或不同目标之间距离遥相关性,利用距离匹配分均值和方差信息确定了航迹相关的判决门限和最大姿态角的变化量,三种真实飞机目标的实验结果表明,在一定姿态角度范围内,可以精确判别出目标的航迹,同时也证明了通过加密采样间隔,可提高航迹关联的准确性。     

针对改进型Rootkit的检测系统设计

对于高分辨率雷达来说,空间目标的高速运动会使de-chirp后的信号中含有相位高次项,要获得目标未展宽的一维距离像必须进行运动补偿。针对空间目标的宽带脉冲回波模型定量分析了大加速度和高速运动对目标一维距离像的影响,给出了一种同调频斜率多分量信号的调频斜率估计方法,该方法将调频斜率转变为单频,较好地抑制了交叉项的影响,通过傅立叶变换就可以消除空间目标高速运动给成像带来的影响,同时具有较好的抗噪性能。最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

Wideband MIMO Radar Waveform Optimization Based on Range Profile

Aiming at the signal bandwidth design problem for multi-target imaging task, a kind of multiple input multiple output (MIMO) radar waveform design method is proposed. At first, the closed-loop feedback between the range profile and the signal bandwidth, which can design the minimum bandwidth of a transmitting signal that can distinguish each scatterer of the target in range direction, is established. Then, considering the request of beam pattern and the bandwidth limitation, a waveform optimization model is established and solved. Therefore, the multi-target observation and the dynamic adjustment of the signal bandwidth are accomplished. In the end, the simulation results prove the performance of the algorithm in a low SNR circumstance.     

Adaptive waveform design for target detection in the wideband radar system

The target detection performance of radar can be improved by transmitting a waveform which matches the high-resolution range profile (HRRP) of the target. However, a serious degradation of the autocorrelation property always occurs in the matched waveform, which has a bad effect on radar parameter estimation. To solve this problem, a generalized model of HRRP which consists of the deterministic term and random term is introduced under the consideration of variations in the target impulse response. Based on the study of the generalized likelihood ratio test (GLRT) detector and the objective functions for waveform design, an iterative algorithm with the criteria of maximizing the signal to noise ratio (SNR) and minimizing the minimum mean square error (MMSE) is proposed. Simulation results indicate that the design method can make a tradeoff between the performances of estimation and detection, and sequentially improve the detection performance based on the on-line estimates of the HRRP.     

基于ConvLSTM的空间进动锥体目标HRRP序列预测

宽带雷达对空间进动锥体目标进行持续探测能够形成高分辨距离像（high resolution range profile,HRRP）序列。HRRP序列携带空间进动锥体目标的空间几何信息和运动规律等信息,是进行目标关联跟踪和分类识别的重要依据,因此研究空间进动锥体目标的HRRP序列预测具有重要意义。卷积长短时记忆（ConvLSTM）网络将CNN和LSTM二者的特点有效结合,能够充分挖掘HRRP序列的空间和时间特性,完成对HRRP的预测。本文基于空间锥体目标的进动模型建立了多种尺寸、运动速度和运动方向等不同参数的HRRP序列数据集,并利用此数据集根据HRRP特性设计实现了适用于空间进动椎体目标HRRP预测的ConvLSTM网络模型。为了测试本文设计的ConvLSTM网络预测效果,将ConvLSTM网络与二维卷积神经网络模型进行预测效果对比分析。仿真实验结果表明,ConvLSTM网络预测结果与物理光学法计算得到的HRRP一致性高,皮尔逊相关系数高达0.973 1,平均绝对误差低至0.033 4,相较于二维卷积神经网络预测结果更加准确。证明本文设计的ConvLSTM网络模型能够有效提取HRRP序列的时间和空间特征,实现对HRRP序列的高精度预测。     

一种Chirplet神经网络自动目标识别算法

针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。     

高距离分辨率雷达目标的识别

本文以信号处理为基础,研究了识别特征的方法,包括直接利用距离像作为识别特征及提取距离像的频域特征和自相关函数特征,以避免距离时延对识别的不利影响并获得更多的高价统计信息;结合傅立叶变换的时移不变性和梅林变换的尺度不变性,讨论了距离像的傅立叶－梅林变换在改善目标特征稳定性方面的作用;研究了一种修正的直接梅林变换（ＭＤ－ＭＴ）算法。对几种提取的特征均采用相关滤波法对高分辨率的雷达目标进行识别。经微波暗     

基于高分辨距离像子带融合的目标识别新算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出一种最大相关系数投票准则子带融合识别算法。对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。理论分析表明新算法计算复杂度低,可实际应用于雷达自动目标识别。实验仿真显示,新方法不仅能够利用回波信息提高识别率,还具有拒判功能,可提高目标识别的准确度。     

利用核匹配追踪算法进行雷达高分辨距离像识别

雷达高分辨距离像识别是目前雷达自动目标识别研究领域的一个重点．采用核匹配追踪算法来设计分类器,提取一种非常简单的高分辨距离像平移不变特征——功率谱特征为识别特征,通过把高分辨距离像从像域变换到功率谱域来提取目标的平移不变特征,稳健性较好．基于实测数据的识别结果表明该算法具有较好的识别性能,同时其识别运算量较小．     

Length estimation of extended targets based on bistatic high resolution range profile

The approach to estimate the length of extended targets by using the bistatic high resolution range profile (HRRP) is analyzed in this paper. The relationship between the bistatic HRRP and the monostatic HRRP of extended targets are investigated. It is demonstrated by simulations that the target length measured by the bistatic HRRP is more meaningful and accurate than that by the monostatic HRRP, though the monostatic HRRP has been well developed and widely used in target recognizing and classification. The estimation results of a cone shaped target are present and compared at the end of the paper. To assure the reliability of the simulation, the bistatic HRRP is obtained through the scattering field data calculated by a full-wave numerical method, FE-BI-MLFMA.     

Research on indoor experimentation of range SAL imaging system

By means of advantages of both SAR and lidar, the combination of the techniques of (inverse) synthetic aperture and lidar makes it possible to obtain high resolution 2-D image. In this paper, an indoor experimental system of inverse synthetic aperture lidar imaging is given and a processing approach is presented. The given system is in the mode of lidar system with separated receiver and transmitter, which can effectively eliminate the jamming from the lens or/and the intersection between two optic fibers. ...     

雷达目标一维距离像的偶数阶中心矩特征的识别

针对雷达目标一维距离像的平移敏感性和姿态敏感性,提出一种提取一维距离像的偶数阶中心矩作为雷达目标特征的方法。用小波变换提高一维距离像的信噪比,在此基础上提取中心矩特征,再选取维数减半的比较稳定的偶数阶中心矩作为目标特征,以适用于支持向量机分类器进行识别分类。对实测雷达目标的数据进行试验,结果显示在减少模板特征向量的存储量和测试样本识别时的计算量的同时,得到了较高的识别率。