基于多维极化特征空间的雷达目标识别

在宽带极化雷达体制背景下，研究了目标的变极化效应，并采用参数作了具体表征，结合多视角观测这一现实，构造了目标的多维极化特征空间，并在此基础上对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于极化度分布特征的目标识别方法研究

该文在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标回波极化度的分布特性,并利用分布特征参数进行定量描述,在此基础上对四类飞机目标进行了识别实验研究,获得了良好的目标分类识别效果。     

基于极化特征的雷达目标识别技术

极化特性是雷达目标散射回波的重要特性之一,极化特征能够解析目标的粗细、大小、对称性等信息。随着雷达极化测量技术的逐步成熟,基于极化特征的雷达目标识别日益引起国内外学术界的高度重视。以电磁散射计算仿真的飞机模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些飞机目标的极化特性进行了试验分析研究,以SVM为分类器,通过功率矩阵的迹和去极化系数可以实现对三个目标的区分。结果表明,该方法可以有效地将三个目标进行分类识别。     

雷达目标识别方法概述

雷达经过几十年的发展，已实现了从杂波，干扰中探测目标的存在以及确定目标的运动轨迹，但是雷达对于目标识别仍是当今天研究热点，本文对目前几中主要的雷达目标识别方法进行了概述。     

基于含参最小二乘估计曲线拟合的极化雷达目标识别方法

本文以宽带极化雷达体制为背景，从分析目标仍化散射特性的角度出发，通过定义了极化状态距离的概念，研究了复杂目标对探测信号频率变化的敏感性问题，并运用含参最小二乘估计方法提取了目标特征，对四种飞机目标的识别结果表明了本文所了方法是有效可行的。     

基于相控阵雷达回波极化信息的检测研究

在相控阵雷达中采用序列检测可提高雷达信号检测性能和改善数据库，本文利用雷达极化信息对三种典型序列检测方法进行了改进研究。并对这三种改进算法在相控阵雷达中的应用性能作了详细的分析，同时进行了相干视频仿真实验。仿真结果表明：极化信息的利用使雷达搜索目标能力得到明显改善，同时双幅度门限检测法的应用使相控阵雷达的检测性能更加优越。     

全极化高分辨雷达距离像统计识别方法

在全极化、高分辨雷达体制背景下,提出一种将极化信息与高分辨距离像相结合的雷达目标统计识别方法。采用物理统计非高斯模型对全极化高分辨距离像建模,用模型参数分别表征具有较强散射强度分辨单元的多少和强弱,将全极化下的模型参数直接作为特征矢量,并采用Parzen窗法估计模型参数的概率分布密度,用贝叶斯分类器进行分类识别。对实测的导弹类目标识别结果表明,该方法能有效克服距离像特征依赖于方位信息的缺点,达到令人满意的识别结果。     

基于改进退火法拟合参数估计的极化雷达目标识别

在全极化、高分辨力雷达体制背景下，提出了雷达目标极化状态变化率的概念，用以描述光学区雷达目标极化结构的频域动态分布特性，采用了改进的模拟退火技术对这种分布特性进行全局最优拟合曲线参数估计，在此基础上，对四类军用飞机目标进行了分类识别研究，取得了良好的结果。     

一种基于全极化回波的微多普勒增强算法

极化信息的有效利用可提高目标特征提取和识别的精度.针对微动目标的微多普勒提取问题,在介绍传统微多普勒提取算法的基础上,建立了微动目标的全极化回波模型,提出了一种基于全极化信息的微多普勒提取算法.该方法以时频图像的对比度作为目标函数,通过寻找一组最优极化矢量提高时频图像质量.仿真数据实验表明,本文方法比传统时频变换方法得到的时频图像的对比度更高.真实数据实验发现,本文方法得到的图像对比度高达2.56,而传统时频变换方法得到的图像对比度在0.88到1.66之间.实验结果证明了本文方法的有效性和相比传统方法的优势.     

基于多特征量的雷达辐射源脉间PRI调制识别

雷达辐射源脉间PRI调制识别一直是电子侦察领域的热点和难点问题。针对这一问题提出了一种基于多特征量的综合识别处理算法,根据固定、抖动、参差、组变等7种雷达脉冲常见的PRI调制方式特点,从时域及频域的角度出发,有针对性地提取了零交叉密度、PRI序列差分零点密度等多个特征量,通过建立特征量与对应门限之间的逻辑关系,有效实现了对7种常见PRI调制方式的识别输出,一定程度解决了现阶段部分识别算法工程实践性不强及可识别PRI调制方式较少的问题。     

非相参雷达飞机目标特征提取

本文从分析目标回波序列的动态特征出发,着重研究了这些动态特征的建模问题。根据建立的模型,采用D-S证据理论方法,对实测四类编队飞机目标回波数据进行了融合识别,试验结果验证特征描述的合理性,以及基于特征的统计模型的有效性。     

一种基于贝叶斯网络的雷达目标识别方法

利用目标的运动速度、幅度等信息,结合模糊数学的相关知识,通过贝叶斯网络实现对战斗机、民航机和巡航导弹三类雷达目标的识别.识别结果表明,这种方法识别效果好,工程上容易实现.     

外场雷达目标RCS极化特性测量方法

在外场动态RCS测量中,普遍采用自由空间标准金属球对测量系统进行标校,但这种方法只能完成对测量系统同极化的标校,而不能对交叉极化通道进行标校。在对各种标准目标的RCS极化矩阵进行详细分析的基础上,提出了一种新的标校方法,该方法能同时对测量系统的同极化和正交极化通道进行校准。     

超宽谱雷达人体目标识别的新方法

现有的超宽谱探人雷达的人体目标识别准确率不高,或者不进行识别而直接显示信号处理结果。文中提出了一种可以应用于超宽谱探人雷达的人体识别新方法,采用信号幅值和离散系数相结合的方式对探测区域内的人体目标有无进行识别,并进行了大量的探测实验,给出了结果。所采信号的识别结果表明该方法适用于超宽谱探人雷达的人体目标识别。     

基于极化特性分析的箔条干扰识别方法

针对现有特征量对抗新型垂直极化箔条干扰效果差的问题,对现有极化角均值特征量进行了修正,选取最小极化角均值特征量作为新的识别特征量,对新的识别特征量进行了特性分析,给出了该特征量随雷达入射余角、雷达入射波长、箔条姿态的变化规律,并基于箔条回波数据验证了上述变化规律的正确性和可靠性。然后,利用上述特性分析的结果以及箔条干扰和舰船回波在最小极化角均值特征量取值上的差异,采用可分性测度函数,定量分析了该特征量在区分真假目标时的可分性性能。研究结果表明：最小极化角均值特征量克服了现有特征量对箔条空间取向分布、雷达入射余角等参数敏感的缺点,提高了区分真假目标时的稳健性和鲁棒性。     

基于极化散射特性的空间锥体目标宽带回波对齐

包络对齐是宽带回波预处理中重要的一部分,然而对于空间锥体这类只有较少散射中心且目标存在微动的情况,现有的包络对齐方法并不能得到较好的对齐结果。对于一些利用宽带回波进行微动目标参数估计的算法,包络对齐是其算法的关键一步。该文提出一种基于极化散射特性进行包络对齐的算法,算法首先利用极化谱估计与幅相联合估计(P-CAPES)超分辨方法估计宽带极化回波中的散射中心的数目、位置和极化散射矩阵,然后计算前后时刻回波散射中心的极化相似性参数,最后利用得到相似性参数进行包络对齐。基于电磁计算数据的实验结果验证了算法的有效性。     

基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的特征设计信号识别流程模型,从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号,分析了特征的适用范围和信号环境.仿真结果证明了该特征提取算法和识别方法的可行性.     

基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法

针对海杂波背景下雷达弱小目标检测问题,提出了一种基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法。该方法利用多极化通道回波数据计算极化相干矩阵的最大特征值,然后将待检测单元的最大特征值与参考单元最大特征值、最小特征值、算数平均值和几何平均值的算数平均之比分别作为检验统计量实现检验判决。仿真和实测数据处理结果表明：基于极化联合特征值的雷达弱小目标检测方法较基于特征值的检测方法性能提高2 dB,较极化检测最优滤波器性能提高1.5 dB,较功率最大综合检测方法、SPAN检测方法性能提高5 dB,极化联合最大特征值-几何平均方法综合检测效果最好。