扩展目标的最优二进制检测

研究了高斯白噪声背景下扩展目标二进制检测器的优化问题。散射中心展布特性是制约二进制检测器检测性能的重要因素之一。首先从理论上系统分析了不同的散射中心展布对二进制检测器检测性能的影响,然后采用经验拟合的办法给出了设计最优二进制参数的经验公式,进而得到最优二进制参数设计的一般原则。仿真结果证明,最优二进制参数和距离像的长度及散射中心的个数有关。     

一种稳健的雷达高分辨距离像目标识别算法

雷达高分辨距离像目标识别算法通常对目标回波的噪声大小比较敏感,如果测试样本和训练样本的信噪比不等,那么将会导致识别性能的下降。在实际应用中,需要识别算法在不同噪声强度下都能够保持稳健的性能,因此在概率主分量分析模型的基础上,提出一种稳健的雷达高分辨距离像自动目标识别算法。该算法能够让模型随着噪声强度的不同而自适应地调整其参数,并且分析了雷达数据的能量归一化处理对模型参数的影响。由于算法搜索时间较长,为提高算法的搜索效率,推导了一个快速算法。基于实测数据的仿真实验结果验证了方法的有效性, 对噪声有较好的稳健性。     

基于keystone变换的宽带目标识别雷达杂波抑制

对宽带雷达,相邻回波间会出现越距离单元走动现象,传统杂波抑制方法不适用。keystone变换在校正越距离单元走动时,无法同时校正模糊次数不等的多个目标。基于上述思想,提出了一种结合keystone变换在频率域-多普勒域联合提取目标信号和抑制杂波的适合于宽带目标识别雷达的杂波抑制新方法。该方法较好地解决了当keystone变换过程中目标和杂波出现不同的模糊因子时,如何校正越距离单元走动的这一难题。计算机仿真结果表明,该方法在低信杂比情况下仍可保持较好的识别性能。     

海杂波下距离扩展目标的最优二进制检测

研究了低擦地角下高分辨雷达对静止或慢速运动的距离扩展目标的最优二进制检测问题。采用K分布模型描述低擦地角下海杂波的统计分布,采用Rayleigh快起伏模型描述扩展目标距离像的幅度分布,详细分析了扩展目标二进制检测器参数与扩展目标径向长度、杂波形状参数之间的关系,最终得到最优二进制检测器的参数选择准则和经验公式,对二进制检测器的实际应用具有较强的指导意义。理论和实测杂波数据证明了最优二进制检测器的有效性。     

基于AEPSO-SVM算法的雷达HRRP目标识别

针对雷达自动目标识别中的高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)识别问题,提出自适应进化粒子群(adaptive evolution particle swarm optimization, AEPSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的目标分类识别方法。该算法利用非线性自适应惯性权重的调整以适应粒子寻优的非线性变化过程,采用分阶段调节加速因子增强粒子在进化过程中的学习能力,通过引入局部搜索算子在增加粒子多样性的同时有效避免了粒子陷入局部最优陷阱。通过改进的PSO算法优化SVM参数,建立分类识别器模型。将该AEPSO-SVM模型应用到雷达HRRP目标识别中,实验结果表明,该算法对于高分辨雷达目标识别精度高、鲁棒性强。     

基于不同准则函数的雷达目标特征空间变换

为解决雷达目标高分辨距离像的识别问题 ,将 4种基于不同准则推导出的线性特征空间变换进行了归纳。分别用这几种变换方法对 6类飞机缩比目标高分辨距离像数据进行特征空间变换 ,然后用同一分类器判决 ,并对其识别结果加以分析与比较 ,得出在该应用条件下的有益结论。     

基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

雷达高距离分辨率一维像目标识别

随着雷达技术的快速发展和军事应用的迫切需求,目标识别问题日益受到重视,利用高分辨率雷达一维距离像进行目标识别成为雷达和信号处理领域的一个研究热点。雷达目标一维距离像能够反映目标形状及结构特征,而且易于获取,迄今为止采用一维距离像进行非合作目标识别已经取得了丰富的研究成果。总结了近年来研究的基于目标一维距离像的特征提取方法、分类方法和联合跟踪与识别方法,分析了当前研究中亟需解决的关键问题,探讨了这些问题的可能解决思路和发展方向。     

高斯背景下距离扩展目标的恒虚警率检测

对宽带高分辨率雷达(HRR)中的距离扩展目标进行检测,若还采用分辨雷达的检测方案,目标回波的全部能量得不到充分利用,会影响雷达的检测性能。提出了一类基于二进制积累的距离扩展目标检测算法,推导出了它们的平均虚警概率和平均检测概率的数学解析式,并进行了性能分析和比较。这些方法较常规低分辨雷达方法可获得目标信噪比8个多分贝的性能改善,且这些次优积累的高分辨雷达距离扩展目标检测方法具有易于工程实现的优点。     

宽带多极化雷达目标模糊匹配识别方法

针对宽带多极化雷达体制,提出了一种雷达目标模糊匹配识别新方法。介绍了距离-极化模糊矩阵的构造和多维模糊匹配的原理,介绍了模糊匹配模式矩阵库的构造方法,利用宽带多极化测量数据进行了目标识别的实验。实验结果表明,该方法匹配运算量少,对目标姿态角的变化有较强的容忍能力,为解决宽带多极化雷达目标识别提供了一条有效的途径。     

雷达目标-维散射中心识别特征提取研究

针对雷达目标高分辨一维距离像在目标识别中存在计算量和存储量过大的问题,研究了基于一维散射中心的目标识别特征。在使用矩阵束法提取散射中心的基础上,定义了散射中心阶数、散射中心相对位置和中心矩三个平移不变特征用于目标识别,较好地描述了目标散射特性。三类目标外场实测数据的识别试验结果显示,相对于单一特征的目标识别,综合上述三个特征的识别不但能获得更好的目标识别率,而且识别结果对高斯白噪声不敏感。     

一种基于谐波数估计的距离扩展目标检测算法

宽带雷达的目标回波信号分布在多个距离分辨单元内,被称为距离扩展目标。距离扩展目标信号傅里叶变换后在距离频率域可表示为由散射点强度和相对位置决定的不同幅度、频率和相位谐波叠加的谐波过程。将高斯白噪声中距离扩展目标检测问题转换为谐波过程的谐波数估计问题来进行目标检测。给出了高斯白噪声中使用总体最小二乘奇异值分解的谐波数估计的距离扩展目标检测器,对检测器的性能分析表明该检测器具有恒虚警性能。使用模拟数据和实测飞机数据的计算机仿真实验表明,本文提出的检测器比能量积累检测器有更好的检测能力。     

Robust detector for range-spread targets in non-Gaussian background

Based on the target scatterer density,the range-spread target detection of high-resolution radar is addressed in additive non-Gaussian clutter,which is modeled as a spherically invariant random vector.Firstly,for sparse scatterer density,the detection of target scatterer in each range cell is derived,and then an M/K detector is proposed to detect the whole range-spread target.Secondly,an integrating detector is devised to detect a range-spread target with dense scatterer density.Finally,to make the best of the advantages of M/K detector and integrating detector,a robust detector based on scatterer density(DBSD) is designed,which can reduce the probable collapsing loss or quantization error effectively.Moreover,the density decision factor of DBSD is also determined.The formula of the false alarm probability is derived for DBSD.It is proved that the DBSD ensures a constant false alarm rate property.Furthermore,the computational results indicate that the DBSD is robust to different clutter one-lag correlations and target scatterer densities.It is also shown that the DBSD outperforms the existing scatterer-density-dependent detector.     

Simutaneous radar imaging and velocity measuring with step frequency waveforms

The principle and method of both radar target imaging and velocity measurement simultaneously based on step frequency waveforms is presented. Velocity compensation is necessary in order to obtain the good High resolution range profile since this waveform is greatly sensitive to the Doppler shift. The velocity measurement performance of the four styles is analyzed with two pulse trains consisted of positive and negative step frequency waveforms. The velocity of targets can be estimated first coarsely by using the pulse trains with positive-positive step frequency combination, and then fine by positive-negative combination. Simulation results indicate that the method can accomplish the accurate estimation of the velocity with efficient computation and good anti-noise performance and obtain the good HRRP simultaneously.     

双基地雷达系统中的高分辨距离像

采取宽带发射信号,双基地雷达系统获取的目标一维高分辨距离像与单基地雷达下的距离像存在很大差别。首先从回波信号的相位出发,建立了双基地雷达回波信号模型。分析了双基地雷达系统中距离像的特点,并给出了对运动目标双基地距离像的补偿因子。分析了对多散射中心目标的双基地距离像与单基地距离像之间的关系,最后对双基地距离像进行了仿真。所提出的结论为多基地雷达系统利用多站同时获取的双基地距离像构造目标散射点三维结构图奠定了基础。     

基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。     

雷达高分辨距离像自适应角域划分方法

雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile, HRRP)具有姿态敏感性的特点,一种有效的方法是分别对一组不发生散射点越距离单元走动角域范围内的HRRP样本进行处理。提出基于HRRP回波功率谱的顺序判别自适应分帧算法,通过对全局HRRP样本进行迭代搜索来确定数据划分边界,并自适应划分角域个数。所提方法依据散射点模型理论,考虑功率谱互相关系数变化规律,有效抑制了HRRP存在“距离像起伏剧烈”的样本。与自适应高斯分类器划分角域方法相比,所提方法在样本数据较小的情况下,仍可以有效地对目标进行角域划分。同时,与传统的利用互相关系数分帧方法和等间隔角域划分方法相比,所提方法可以有效降低识别运算量,减少识别算法处理时间,通过对3类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析,表明所提方法是有效的。