基于双谱的猫眼目标激光一维距离像特征提取

为了验证一维距离像用于光学目标分类识别的可行性,解决复杂环境和远距离条件下光学目标的探测和识别难题,首次尝试利用激光一维距离像识别具有不同光学参数的猫眼目标,并提出基于双谱的激光一维距离像的稳定特征提取方法。该方法通过信号积累和滤波处理来提升复杂背景下的作用距离和回波信噪比增益,利用双谱计算同时实现远距离目标探测和猫眼目标的稳定特征提取;并通过奇异值分解和主分量计算降低双谱特征提取的运算量;通过处理不同距离、类型及入射角的真实数据样本,验证双谱特征的稳定性和有效性。该方法可以识别具有猫眼效应的光学目标和角反射器,与现有方法比较,具有远距离、低信噪比探测和识别的优点。     

基于高分辨一维像的目标特征提取方法

雷达高分辨一维像反映了目标的精细结构和材料质地,但它具有姿态敏感性和平移敏感性,直接利用一维像进行目标识别难以取得理想的效果。文中基于雷达高分辨一维像,提出了能量聚集区长度、强散射中心数目、一维像序列的方差和“信源熵”等4个具有平移不变性的特征概念,将其构成特征向量,并用实测数据验证其可行性和有效性,取得了较好的效果。     

利用Virtex器件实现子空间法雷达目标一维像识别

雷达目标一维像识别是雷达目标识别中的一个重要方向,并且已经发展了多种算法,子空间法是其中一种有效的方法。本文侧重于子空间法中特征子空间的实现研究,介绍了利用FPGA实现算法的基本设计方法,讨论了CORDIC实现原理、数值精度以及利用FPGA实现CORDIC-SVD的方法并将其应用于特征子空间法的实现中,最后提出了实现奇异值分解的Systolic阵列结构。     

基于代数特征的多光谱图像特征提取方法

多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析（1DPCA）、二维主成分分析（2DPCA）、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分,通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明：①与可见光图像目标识别相比,PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别;②训练样本分类时,PCA和SVD特征的识别性能改善不明显;③训练样本少时,SVD重构图像、2DSVD和1DPCA特征的识别性能较好。     

目标一维距离像特征提取和识别方法之研究

目标一维距离像揭示了目标径向结构的分布特性,但它敏感于目标姿态的变化,故直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的效果.本文把一维距离像作为随姿态变化的序列,提出了强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个概念,并把这三个特征作为RBF神经网络的输入进行目标识别实验,取得了较好的识别效果.     

基于奇异值分解的车牌特征提取方法研究与实现

研究了基于小波分析的车牌图像定位、分割、大小归一化方法,并分析了奇异值分解算法的数学原理和算法。利用奇异值分解作为代数特征提取方法,获得图像的有效特征描述。以Matlab为开发环境,进行车牌字符的奇异值特征提取,得到车牌字符的奇异值特征,计算具有稳定性,并且有利于将得到的奇异值特征结果可视化,便于对车牌图像的奇异值特征进行分析。该特征能够较好地表达字符图像的细节和结构特征,通过数据和曲线分析,证明车牌字符特征具有较好的可分性。     

应用复双谱对角切片的雷达多目标特征提取

提出了应用Chirp-z变换把依赖于傅里叶变换的双谱对角切片扩展为可在z平面上选择任意变换路径和任意频率分辨率的复双谱对角切片,并作为多目标模式的分类特征,能获取双谱以外的可分性特征。为压缩特征维数,选择可分性最好的特征,提出了实用的距离准则,在两类模式情况下,该准则等于Fisher准则,用于多类模式比Fisher准则更易于选择特征。最后应用上述方法,给出了雷达多目标特征提取的实验结果。     

基于四元数矩阵奇异值的目标特征提取与识别

在弹道中段,目标的微动差异是识别弹头和诱饵的有效特征.但目标微动特征参数的提取往往受到目标平动补偿精度、雷达装备工作状态和环境等因素的限制,进而导致目标识别率降低.首先建立了基于四元数的弹头与诱饵微动模型,将目标的微多普勒时频像视为彩色图像,并将彩色图像用四元数矩阵模型描述.根据奇异值向量的稳定性和旋转不变性,提出了基于四元数矩阵奇异值分解和支持向量机的弹道目标微多普勒特征提取与分类识别方法.仿真结果表明:四元数矩阵奇异值构成的特征向量比基于Hu矩的特征向量更加有效;提高信噪比,有助于提高分类器的目标识别率;目标径向速度估计误差的增大,会降低分类器的目标识别率;增大雷达的脉冲重复频率可以明显提高目标的正确识别率.     

子波高分辨谱估计方法及其在毫米波雷达目标一维距离成像中的 …

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。     

核不相关辨别子空间雷达目标一维像识别

针对不相关辨别分析方法在目标类别数较多时计算量大,且可能面临散度矩阵奇异的问题,提出了一种核不相关辨别子空间算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别。新算法继承了原方法提取目标统计不相关辨别特征的优点,同时利用核机器学习理论与广义奇异值分解,有效解决了计算量与矩阵奇异的问题,并进一步改善了目标的类可分性。对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与几种经典核非线性方法进行了比较,结果表明所提方法的识别性能得到了明显改善。     

基于双谱理论的雷达辐射源指纹特征提取

针对雷达辐射源指纹特征提取困难的问题,提出了基于双谱切片法和双谱围线积分法,提取辐射源指纹特征的方法。介绍了二相编码信号的无意调制,仿真了理想情况和含有相位噪声的二相编码信号的时域波形。阐述了含相位噪声雷达信号的双谱估计,仿真了含相位噪声的二相编码信号的双谱图及等高图。最后利用双谱切片法和双谱围线积分法,提取了辐射源的指纹特征,通过计算机仿真实验验证了该方法的可实施性。     

一种雷达辐射源双谱二次特征提取方法

针对常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号分选时存在的问题,对信号双谱图分别进行频率分区和奇异值分解,二次提取其双谱分布熵和奇异谱熵作为雷达辐射源特征参数.该方法利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,并有机地融合了双谱理论、奇异值分解和信息熵理论的各自优点,反映出信号的本质信息.采用模糊C均值聚类算法对不同信噪比条件下6种典型调制类型的雷达辐射源信号进行聚类分选实验.实验结果表明,该方法取得了较好的分选效果,克服了传统图像特征提取算法特征维数过高和聚集性差的缺点,验证了该方法的有效性.     

基于SEEMD的高分辨率SAR图像目标特征提取方法

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像,本文提出了一种基于分离集合平均经验模态分解(SEEMD)的目标散射特征提取方法.首先在图像二维波数域进行SEEMD分解获得每个目标的散射函数,然后估计目标散射特征参数,通过该参数可以区分目标所属的散射类型.最后,仿真实验和实测数据的处理验证了方法的有效性.     

低分辨雷达目标调制特征提取和分类识别方法

利用目标的发动机调制(JEM)效应,提取目标的谱线间隔、谱线宽度、谱线个数、幅度偏差系数、能量比、波形熵、中心矩等特征,形成特征向量后参与后续的综合决策。在低分辨雷达对飞机目标进行的目标分类识别试验中采集数据,进行了实测数据分析,实验结果表明提取的目标特征和分类效果方面的有效性。     

用于成像引信图像识别的局部特征提取技术

根据成像引信的扫描成像机理 ,在详细分析了引信目标图像特性的基础上 ,论述了四种适用于引信目标图像识别的局部特征 :角点、轮廓曲线段形状特征、线矩和弯曲能量 ,并提出了一种子块特征的提取算法。最后 ,分析了在应用局部特征进行图像识别时遇到的问题并指出了解决方法。本文的研究对于其他不完整图像识别问题 ,如工件识别、机器人视觉、场景分析、医学图像的解释、飞行器的识别等 ,同样很有意义     

弹道目标宽带雷达干涉式三维成像与微动特征提取

基于微多普勒效应理论的弹道目标3维成像与3维微动特征提取技术可为目标识别,导弹防御提供重要特征信息。该文将干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想引入到弹道目标3维成像与3维微动特征提取研究中,将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合,重构出散射点在各时刻的3维坐标,实现弹道目标的真实3维成像,并在此基础上解算出弹道目标的微动参数与结构参数。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法

常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。     

基于特征相似度的科技论文元数据提取算法研究

通过对论文元数据网页的分析发现论文摘要页面的各种元数据在长度、前置引导词、分隔符等方面都具有特定的规律,并据此提出了基于元数据特征的元数据抽取算法,归纳出了论文元数据的7个形式特征和2个语义特征,定义了确定特征和排除特征,描述了特征相似度算法的6个步骤,给出了分别采用正则表达式方法和特征相似度方法的试验结果,测试表明,采用特征相似度方法的提取成功率从68%提高到了95%,达到了实用水平.     

基于目标运动分辨技术提取导弹目标运动特征

空间运动特征是导弹目标识别所依据的主要目标特性之一。本文基于目标运动分辨(TMR)技术，研究了导弹目标空间运动特征提取的方法与处理步骤，并用实测数据进行了验证。