基于半实物仿真平台的复杂电磁环境评估方法

随着军队信息化建设的加快,复杂电磁环境无疑成为现代信息化战争的基本特征,“制电磁权”将成为作战双方的争夺“制高点”。依据电磁环境的组成和特点,提出了一种基于半实物仿真仿真平台的复杂电磁环境评估方法和分级标准,并通过实例对该方法进行了计算验证,结果表明该方法较好地反映了实验室条件下电磁环境的复杂性,可有效支撑电子装备研究。     

基于优化核Fisher判别分析的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像非线性可分和高特征维数的特点,提出一种基于优化核Fisher判别分析的雷达目标识别方法.该方法利用Fisher判别准则下界作为目标函数对核Fisher判别分析进行核参数优化,再利用支持向量机训练和识别由核Fisher判别分析提取的高分辨距离像特征.基于5种飞机目标的仿真实验表明,优化核Fisher判别分析可以有效优化核参数并降低特征维数,具有稳定优异的识别性能.     

基于半参数化SLC 的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)统计识别中SLC(基于累计量的随机学习算法)在小样本情况下概率密度估计准确度下降的问题,该文提出一种基于半参数化SLC 的雷达目标识别方法。该方法利用半参数化概率密度估计思想对SLC 非参数化概率密度估计进行修正,有效利用了HRRP 各距离单元幅值近似服从 Gamma 分布的经验知识,达到参数化方法和非参数化方法优劣互补以提高小样本情况下雷达目标识别率的目的。最后基于5 种飞机模型HRRP 数据的仿真实验证明了该方法的有效性。      

一种核主分量分析重构的雷达目标识别方法

针对雷达目标高分辨距离像(High-Resolution Range Profile,HRRP)识别中等角域划分造成的目标散射特性失配问题,提出一种基于核主分量分析重构的雷达目标识别方法。该方法在等角域划分下利用核主分量分析提取每个角域内HRRP的特征子空间,再将测试样本投影到各角域特征子空间中进行重构,最后通过计算最小重构误差来判别测试样本的类别。基于5种飞机目标的仿真实验表明,核主分量分析重构方法可以松弛角域划分范围,降低角域划分的精度要求,相比主分量分析重构方法和最大相关系数模板匹配法有效提高了识别性能。     

一种雷达散射截面半参数起伏统计模型

提出一种基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的半参数化雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)起伏统计模型。该模型通过利用 SVR 将常规半参数化模型中修正因子全样本表出简化为支持向量表出,从而达到提高模型执行效率的目的。仿真实验结果表明,该模型可以有效表达 RCS 样本分布,且显著降低模型表出所需样本量。     

基于元学习的畸变雷达电磁信号识别

畸变雷达电磁信号会严重影响雷达侦察装备的探测性能。如何有效地识别畸变信号类型对侦察系统的精确感知具有重要现实意义。针对畸变雷达信号往往存在样本稀缺的问题,该文提出一种基于模型无关元学习的残差网络(MAML-ResNet)。算法首先利用正常雷达信号样本训练元学习器,然后在畸变信号样本进行精调,最后在仅有少量畸变信号样本下,实现畸变信号的识别。实验结果表明该算法有效地提高了在小样本数据下畸变信号的识别准确率。     

基于非参数化最大间隔准则的雷达目标识别

针对线性判别分析（LDA）的“小样本”和要求数据须服从高斯分布的问题,提出一种基于非参数化最大间隔准则（NMMC）的雷达目标识别方法．首先,利用自相关小波变换提取目标高分辨距离像（HRRP）的非平稳特征,将其与HRRP原信号一起作为目标的分类特征,利用NMMC实现特征提取;然后,通过支持向量机进行分类．NMMC在解决小样本问题的同时,松弛了对数据分布的类高斯要求．最后,基于5种飞机高分辨距离像数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性．     

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。      

基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别

该文针对雷达目标高分辨距离像(High-Resolution Range Profile, HRRP)识别中距离单元回波幅值统计建模所面临的概率密度模型选择问题,提出一种基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别方法。半参数化概率密度估计从参数化概率密度估计出发,有效利用了高分辨距离像各距离单元幅值近似服从Gamma分布的经验知识,并且通过非参数化修正因子对Gamma模型进行修正,达到参数化方法和非参数化方法优缺互补的目的。基于5种飞机模型高分辨距离像数据的仿真实验证明了该文方法的有效性。