基于逆向云模型的雷达目标识别

提出了一种基于逆向云模型的雷达目标识别方法。首先,基于模-1距离准则建立了云滴确定度,对高分辨距离像(HRRP)距离单元进行正态逆向云模型建模;然后,定义逆云隶属度表征待测样本属于某个训练类别的概率。对目标模板库中5种飞机高分辨距离像数据的仿真结果表明,该方法具有识别率高、对训练样本量的要求较为宽松和方位角划分不敏感等优点,是一种有效的雷达目标识别方法。     

基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法

 针对雷达高分辨距离像(HRRP)的幅度敏感性,现有HRRP雷达自动目标识别(RATR)方法一般简单地能量归一化.本文借鉴切空间距离的思想,提出一种利用HRRP回波强度信息提高识别精度的方法,实测数据仿真试验证明与传统方法相比,该方法可提高识别率约5个百分点.     

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。      

基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性，对一定角域内的HRRP非相干平均，提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量，采用Karhunen-Loeve变换进一步进行特征压缩，建立相应的支撑矢量机（SVM）分类算法，与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较，该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率，具有良好的推广能力。     

雷达HRRP目标识别系统参数分析

雷达高分辨距离像在实现自动目标识别方面具有较大潜力,其识别性能与雷达系统参数,如雷达工作频率、信号带宽等有关。此外,用于采集识别器训练数据的雷达接收机的特性与实际工作的雷达接收机的特性会有所不同,也会影响到识别性能。文中对上述参数对识别性能的影响进行了分析和评估,所得到的结果对目标识别雷达的系统设计具有参考价值。     

MUSIC超分辨距离像在雷达目标识别中的问题

基于Li和Wang提出的提高距离分辨率有利于提高距离像的姿态稳定性这一结论，不少研究者利用超分辨距离像进行目标识别。文中从高分辨雷达目标的简单散射点模型理论出发，分析了距离像的分辨率与目标姿态敏感性的关系，并且结合仿真实验，详细分析了MUSIC超分辨距离像用于目标识别时对目标姿态、散射点个数、信噪比的敏感性等问题。     

基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性,对一定角域内的HRRP非相干平均,提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,采用Karhunen-Loeve变换进一步进行特征压缩,建立相应的支撑矢量机(SVM)分类算法.与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较,该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率,具有良好的推广能力.     

基于灰色关联和不确定推理的HRRP 目标识别

由于HRRP 固有的信息有损压缩,利用单帧HRRP 样本进行目标识别时, 存在经典算法识别率较低而改进后的算法一般复杂度较高的问题。为获得更加稳健、可信的识别效果,文中基于MYCIN 模型,引入灰色关联算子,构造了不确定因子,提出了一种基于HRRP 序列的雷达目标识别方法。基于五种飞机模型高分辨距离像数据的仿真实验表明:与单样本的识别算法相比,所提出的算法具有识别精度高、稳定性好、抗干扰能力强等优点,具有较好的工程应用前景。     

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。     

基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)数据的识别问题,该文利用HRRP生成的时序特性,提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码,并根据HRRP中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性,自适应地赋予隐层不同的权值系数,并根据隐层特征编码特征进行HRRP目标识别。该模型利用了隐藏在HRRP数据内部的目标结构信息,提高了特征的区分度。实测数据的实验结果表明,该方法可以有效地进行识别,在样本存在一定余度数据和样本偏移的情况下,都能准确地找出目标支撑区域。     

基于NMFs-LDA的雷达目标距离像识别

基于NMFs(非负矩阵稀疏分解)和LDA(线性辨别分析),提出了一种新的雷达目标一维距离像识别方法。该方法首先用非负矩阵稀疏分解提取原数据的局部特征,然后用线性辨别分析方法对提取的特征进行进一步的处理,最终实现降维和特征提取的目的,接着采用最邻近中心法对处理后的特征进行分类,最后用3种不同类型飞机实测回波数据进行识别实验,并与经典的PCA-LDA方法相比较,结果表明该方法具有更好的识别性能。     

雷达高分辨距离像目标识别研究进展

雷达高分辨距离像(HRRP)包含了目标的结构信息,在雷达目标识别领域有良好的应用前景.该文详细讨论了基于HRRP的雷达自动目标识别的关键技术及研究现状,包括雷达HRRP的特性、预处理方法、特征提取方法及分类器设计方法等.最后讨论了雷达HRRP识别的研究方向.     

基于一维距离像识别的反导雷达配置模型研究

为更好地发挥反导目标识别雷达的作战效能,针对目标识别雷达的实际配置问题,建立一种基于一维距离像识别的雷达配置模型。首先,根据目标识别雷达的反导作战任务,确定目标识别雷达的探测结束点,再利用雷达探测性能参数计算出目标识别雷达的可配置区域;其次,指出雷达视线与目标间夹角的稳定性是影响一维距离像识别的重要因素,并给出衡量其稳定性的指标,以覆盖率和雷达视线与目标夹角稳定性的最大化为目标建立雷达配置模型,给出求解方法;最后,通过实例仿真发现,在靠近弹道地面投影的区域雷达覆盖率较小,在弹道地面投影正向延长线附近区域,雷达视线与目标间夹角能保持较高的稳定性,有利于目标识别。以上结论可为反导体系建设中武器系统的实际配置提供参考。     

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。     

基于一维距离像的目标识别方法

基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

基于距离像序列的空间目标识别算法

提出了基于距离像序列的空间目标识别算法,首先对距离像序列进行小波消噪,然后应用RELAX算法提取出目标强散射中心的位置和幅度,根据高于幅度门限的强散射中心的位置来确定目标径向长度,最后根据目标径向长度序列的均值和标准差对三轴稳定卫星、自旋稳定卫星和碎片进行分类识别。计算机仿真结果表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

基于改进高斯核函数的雷达高分辨距离像目标识别算法研究

针对支持向量机的核函数选择问题,在保形变换方法的基础上,分析了确定数据分布特征的重要性,给出了判断数据呈高斯分布的方法。利用支持向量机的高斯核函数,提出一种基于改进的高斯核函数雷达目标高分辨距离像的研究方法。该方法对SVM的高斯核函数进行改进,并进行核函数选择。通过改进的高斯核函数与多项式核函数进行比较,在Matlab环境下采用两种方法对高分辨距离像进行仿真,仿真方法验证并改进了高斯核函数的有效性。     

基于一维距离像的雷达目标识别研究进展

现代高分辨雷达为雷达目标识别提供了新的途径,相应的高分辨一维距离像具有易获取和处理的特点,同时还能够揭示出目标径向结构的分布特性,因而在目标识别领域具有良好的应用前景.文中分析了基于一维距离像的雷达目标识别研究现状,包括一维距离像的模型、距离像特性分析、特征提取方法以及分类器的设计方法等,并且指出了高分辨一维距离像目标识别今后的研究方向.