基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法

针对高分辨率雷达一维距离像(HRRP)的目标识别问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的雷达目标识别方法.该方法利用HRRP具有反映目标结构分布和几何形状的特性,通过角域划分建立各类目标姿态模板数据库,使用DTW算法估计HRRP与目标模板库中不同HRRP的相似度,选择最大相似度对应的目标模板作为目标识别的结果....     

雷达一维距离像目标识别方法性能的研究

给出了雷达距离像的数学模型,从平均距离像和距离像的协方差阵出发,用判别距离观点分析了常用的基线法、相关法、双谱法、主本征向量法和二次型法的分类性质. 用判别距离准则将它们分为两类：基于平均距离像的线性分类器,基于平均距离像和协方差阵的二次型分类器. 分析结果表明,二次型分类器利用了多个距离像的协方差信息,比线性分类器具有更好的分类效果.     

基于多层前向网络的雷达目标一维距离像识别

利用多层前向网络，对雷达飞机目标的一维距离像的识别问题进行了研究．讨论了网络进行非线性判决分类的基本原理．仿真结果表明了该方法的可行性，经过少量样本训练后的网络，具有较好的推广能力     

一维距离像的雷达目标特征提取方法研究

利用高分辨雷达一维距离像,分析了规范相关分析（CCA）法及核规范相关分析（KCCA）应用于高分辨雷达目标识别的特征提取,用外场实测数据进行了识别实验．理论分析与实验结果表明,CCA法和KCCA法在数据降维的同时保持了较高的识别率．     

用距离像识别地面目标的研究

利用毫米波（ＭＭＷ）雷达高分辨距离像作为特征矢量，研究了四种地面目标的分类性能，比较了单极化和双极化下的目标分类结果．表明距离像的多极化非相干积累是提高目标识别率的一个有用方法．     

树形级联SOM网络用于雷达目标一维距离像识别

在雷达目标识别中,由于雷达目标一维像特征提取容易,而且具有较好的识别效果,因此近来逐渐得到应用．但由于它是以散射点分布模型为依据的,对姿态变化非常敏感,为了提高对姿态变化范围较大的目标一维距离像的识别能力,在本文中,我们基于子波变换的多分辨分析理论及树形分层理论,提出一种级联SOM网络结构用于高分辨一维距离像的识别,并获得了令人满意的结果．     

雷达目标距离像分类机理的研究

文中用散射点模型的观点对雷达目标距离像的分类机理进行了探讨，首先从散射点模型出发导出距离像在近姿态角上强相关和在远姿态角上弱相关的距离像相关框架，指出这个框架只有在全资态角范围采集足够多距离像构成模板链才能完备地确定刻划目标和识别特征。作者用实验数据对这个结论作了验证，并探讨了姿态角范围与识别率的数量关系。     

基于雷达一维距离像序列的微动特征提取

对典型目标的进动和翻滚给出了统一的数学表达式,分析了不同的微动形式对雷达回波调制的散射机理,提出了基于雷达一维距离像的能量起伏特征和径向长度特征的微动识别新方法．使用物理光学和物理绕射理论的高频方法仿真了锥体进动、柱体翻滚和非理想球体翻滚的宽带雷达回波,利用仿真数据,完成了高分辨成像和相关特征提取．研究结果表明,三种不同的微动目标的距离像能量起伏特征和径向长度特征差异明显,可以将两种特征联合使用,用于微动识别．     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,根据高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,分析了当目标运动时的距离相位关系,并推导了目标一维距离像的偏移因子和发散因子公式,对多普勒效应的影响进行了深入的研究.通过对高分辨率步进频率毫米波目标模型的计算机系统仿真,算法和分析得到了验证,并得到了运动目标速度补偿条件.     

运动目标对步进频率一维距离像的影响研究

该文针对宽带步进频率收发信号,推导了基于高分辨率一维距离像的多散射中心数学模型,并给出了其外包络表达式。针对高分辨率步进频率毫米波雷达目标,分析了当目标存在相对运动时的回波数学模型,并对多普勒效应的影响进行了深入的研究,通过计算机的系统仿真,最后得到了运动目标速度估计与补偿的条件。     

Feature Extraction of Radar Range Profiles Based on Normalized Central Moments

The normalized central moments are widely used in pattern recognition because of scale and translation invariance. The moduli of normalized central moments of the 1-dimensional complex range profiles are used here as feature vector for radar target recognition. The common feature extraction method for high resolution range profile obtained by using Fourier-modified direct Mellin transform is inefficient and unsatisfactory in recognition rate And. generally speaking, the automatic target recognition method based on inverse synthetic aperture radar 2-dimensional imaging is not competent for real time object identification task because it needs complicated motion compensation which is sometimes too difficult to carry out. While the method applied here is competent for real-time recognition because of its computational efficiency. The result of processing experimental data indicates that this method is good at recognition.     

高距离分辨率雷达目标的识别

本文以信号处理为基础,研究了识别特征的方法,包括直接利用距离像作为识别特征及提取距离像的频域特征和自相关函数特征,以避免距离时延对识别的不利影响并获得更多的高价统计信息;结合傅立叶变换的时移不变性和梅林变换的尺度不变性,讨论了距离像的傅立叶－梅林变换在改善目标特征稳定性方面的作用;研究了一种修正的直接梅林变换（ＭＤ－ＭＴ）算法。对几种提取的特征均采用相关滤波法对高分辨率的雷达目标进行识别。经微波暗     

Wideband MIMO Radar Waveform Optimization Based on Range Profile

Aiming at the signal bandwidth design problem for multi-target imaging task, a kind of multiple input multiple output (MIMO) radar waveform design method is proposed. At first, the closed-loop feedback between the range profile and the signal bandwidth, which can design the minimum bandwidth of a transmitting signal that can distinguish each scatterer of the target in range direction, is established. Then, considering the request of beam pattern and the bandwidth limitation, a waveform optimization model is established and solved. Therefore, the multi-target observation and the dynamic adjustment of the signal bandwidth are accomplished. In the end, the simulation results prove the performance of the algorithm in a low SNR circumstance.     

A New Radar Target Recognition Method Based on Polarimetric Processing and Neural Learning

0INTRODUCTIONBecauseanone-dimensionalrangeprofileobtainedbyawidebandMMWradarcanbeusedtodescribegeometricstructurecharacteristicsoftargetSbeingillLirninated.UnlikearathercomplicatedISARimop,itcanhealsoregainedasthetarget"fingerprintS".Thus,itholdsmuehpromiseandhasattractedpeople'sattentionstousehighresolutionrangeprofilestoclassifythetarget['--'].ButtherangeprofileisafunctionoftargetattitudeanglesIthuseachtargetclassmustberepresentedbyalaalnumberofangle-indexedsubclassestohandletinknow…     

一种有效的SAR图像目标识别方法

根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果.     

基于多方法联合运用的低分辨雷达目标识别

针对低分辨雷达的特点,总结了当前低分辨雷达典型的目标识别方法,分析了各方法的有效性,讨论了基于A显波形特征的方法和基于调制谱特征目标识别方法的联合运用,提出多方法联合运用目标识别对策的思路及处理流程,为实际工程运用提供参考.     

基于小波变换的雷达高分辨距离像识别

基于雷达高分辨距离像,利用Mallat塔式分解算法进行特征分解,并用类内类间最大相关系数和类间类内Kullback-Leibler(K-L)距离比值两个特征评价方法来对得到的小波分解后的信号进行特征选择．最后利用相关匹配法和支持矢量机来作识别．基于实测数据的实验结果表明,利用小波分解后的低频信号作为识别特征,不仅可提高识别性能而且可减小识别运算量．