一种提高雷达HRRP识别和拒判性能的新方法

针对传统雷达HRRP自动目标识别算法中识别率较低和库外样本拒判效果不理想的问题,提出了一种基于数据预处理和子像空间的新识别方法。该方法一方面通过对数据的预处理来消除噪声的影响,另一方面通过建立子像空间进一步提高了库内样本的识别率,并基于假设检验理论引入了拒判门限,用于对库外样本进行拒判。实验表明,该方法不仅在识别率方面优于传统识别算法,且能有效对库外样本进行拒判。     

适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器

在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器.该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵.提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决.识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理.最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题.     

一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法

从模式分类角度讨论了基于高分辨距离像的舰船目标识别问题,提出了一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法。通过对数据进行Gabor变换去除噪声,利用基于小波包分解能量的方法得到信号在不同频带的能量分布特性,最终通过支持向量机进行识别。通过对6类目标实测数据的分析,验证结果表明,该方法在舰船目标识别领域具有良好的应用前景。     

基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别

针对高分辨距离像(HRRP)的姿态敏感性和平移变化敏感性,提出用HRRP偶数阶中心矩特征进行目标识别.该方法用小波去噪方法提高HRRP的信噪比,在此基础上提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,为了降低特征矢量的维数,可以只把具有较强稳定性的偶数阶中心矩作为特征向量,以适用于组合特征的最近邻模糊分类算法对中心矩特征进行处理.实测卫星数据的验证结果显示,该方法在减少存储量和计算量的同时取得了非常好的识别效果.     

基于卡尔曼滤波的航迹信息预处理技术

针对舰船目标提出了一种新的航迹数据预处理技术,该方法首先建立起基于速度异常点剔除模型,较好地剔除了野值点。然后,采用卡尔曼滤波方法进行平滑。验证结果表明,该方法具有较强的准确性、鲁棒性和实时性,解决了滤波发散问题,在航迹信息处理及舰船目标识别领域具有较好的应用前景。     

基于Relax散射点特征提取的舰船目标识别方法

针对基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于Relax散射点特征提取和设计了基于散射中心最近邻模糊分类器的目标识别方法.首先对数据进行预处理,然后基于Relax算法提取出散射中心,最后通过最近邻模糊分类器进行识别匹配.通过仿真4类军民船目标的数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领城具有很...