一种低分辨雷达自动目标识别系统

低分辨雷达自动目标识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。与高分辨雷达目标识别不同，低分辨雷达分类识别主要指对机群目标的大小、架次以及调制方式等进行粗略分类。给出了一个基于飞机目标回波波形对机群目标进行分类识别的低分辨雷达目标识别系统例子。     

基于灰度图特征的低分辨雷达目标识别

低分辨雷达目标识别一直是目标识别领域的研究难点.由于我国现役雷达基本上都是低分辨雷达,开展低分辨雷达目标识别研究有着极为现实的意义和迫切的需求.文中基于现役低分辨雷达,研究了目标识别的关键技术,提出了基于灰度图的特征提取方法,并采用径向基函数神经网络对所提取的特征进行了识别实验,达到了较高的识别率.     

核Fisher判别方法在低分辨雷达目标识别中的应用

将机器学习领域新的研究成果应用到雷达目标识别中，并开发有效、实用的分类器具有重要实际意义。核Fisher判别方法是基于Fisher线性判别方法而提出的一种非线性分类方法，在这种方法中使用了基于核的算法中的“核技巧”。本文研究了核Fisher判别分类方法在低分辨雷达目标识别中的应用，并用从某低分辨雷达录取的实际飞机目标回波数据时该算法进行了测试，实验证明了核Fisher方法在低分辨雷达目标识别中的有效性。     

低分辨雷达目标识别方法研究

利用目标对对空警戒雷达发射波形的调制效应，采用2种不同的方法，提取出低分辨雷达飞机目标机型（大、小）和飞机目标架次可资分类的特征参数，作为飞机目标机型（大、小）和架次判别的特征向量、特征矢量，然后采用神经网络对目标进行分类识别，给出用BP神经网络进行训练和识别的结果，并在低分辨雷达目标识别样机系统对飞机目标进行分类识别试验中，验证了所提取特征的有效性。表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新的途径。     

雷达目标识别技术述评

首先对雷达目标识别研究领域已经取得的成果和存在的问题进行简单的回顾。然后结合对空警戒雷达,阐明低分辨雷达目标识别研究的具体思路。     

组网雷达中弹道目标微动特征提取与识别综述

针对组网雷达中弹道中段目标微动特征难以识别与分辨的问题,文中分析了弹道中段目标微动特征的差异,总结了基于低分辨雷达网和高分辨成像雷达网的雷达目标微动特征提取技术在反导预警探测中的应用与研究现状,并分析了此类识别手段的优缺点。在此基础上,探讨了今后低分辨雷达和高分辨成像雷达相结合的混合体制雷达网在弹道中段目标识别中的主要研究方向,为进一步推动组网雷达中弹道目标识别研究提供参考和基础。      

基于微多普勒特征的地面目标分类

轮式履带式车辆目标分类是低分辨雷达地面目标识别研究领域的一个难点。该文基于微多普勒效应原理建立了轮式履带式车辆的雷达回波模型,针对轮式履带式车辆微多普勒调制的不同,提出了一种基于CLEAN算法的特征提取方法,提取了一种描述目标多普勒谱能量分布的能量比特征。基于实测数据使用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的识别结果表明该特征具有较好的识别性能,同时对目标速度具有稳健性。     

基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于离散小波变换的低分辨雷达空间目标识别算法。该算法首先对于空间目标的雷达回波信号进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别六类空间目标。计算机仿真实验表明,即使在较低的输入信噪比下,该算法依然对六类目标取得了比较好的识别效果。     

飞机回波FRFT域的多重分形特征与目标分类

低分辨雷达体制的限制和探测过程中背景杂波的影响,使得低分辨雷达飞机目标的分类识别较为困难。本文提出一种分数域多重分形方法,通过引入分数阶Fourier变换（FRFT）寻找飞机目标回波的最优FRFT域,并在最优分数阶FRFT域提取目标回波数据的多重分形特征,结合支持向量机进行飞机目标的分类识别。实验表明,FRFT可以增强飞机目标回波的多重分形特性;从最优FRFT域提取的多重分形特征具有较好的分类识别效果,FRFT域多重分形方法的飞机目标分类识别率要高于时域多重分形方法的飞机目标分类识别率;即使在低信噪比条件下,FRFT域多重分形方法仍可实现低分辨雷达飞机目标的粗分类。     

浅析低分辨率雷达目标识别的可行性

简要介绍了雷达目标识别的发展状况,重点分析了低分辨率雷达进行目标识别的难点以及在低分辨率雷达上实现目标识别的技术途径,并提出了对当前低分辨率雷达目标识别发展的建议。     

机载雷达战场目标的微动特性及识别

机载雷达具有速度快、视野广的特点,适用于战场运动目标的跟踪识别。而目前国内外针对机载低分辨雷达下微动地面目标识别的研究尚属空白。文中建立了机载平台下战场目标的雷达回波散射点模型,分析了单兵、轮式车、履带车等典型目标的微动特性,根据行进单兵微多普勒的周期性特征实现了单兵与机动车的识别;进而通过提取回波信号特征谱和支持向量机的方法实现轮式车与履带车的分类,在20 dB信噪比下识别率在87.5%以上。分类方法具有稳健性和有效性。     

Range-spread target detecting for cognitive radar based on track-before-detect

The problem of cognitive radar detecting for range-spread target with unknown target impulse response (TIR) is studied. A detecting algorithm which updates the estimate of TIR and transmitted waveform iteratively is proposed based on track-before-detect method. In the algorithm, the Kalman filter is used to track the range-spread target for estimating the TIR, and the signal-to-noise rate criterion is used to design the transmitted waveform. The simulation results show that if the proposed algorithm is used to detect moving target, the performance of tracking and detecting will be improved when the number of loops increases. And the estimated detecting probability will approach the true detecting probability when the tracking accuracy increases, which would improve the reliability of decision.     

基于灰度图形状特征的低分辨雷达架次判别

提出了一种基于回波灰度图低分辨雷达目标架次判别方法。分析了机群目标架次属性与灰度图形状结构之间的联系,对去噪后的灰度图分块提取形状特征,并采用径向基神经网络对实测四类不同架次的飞机目标数据提取的特征进行了识别,结果验证了灰度图形状特征信息的有效性,达到了较高的识别率。     

基于视觉效果的雷达目标动态回波序列特征提取方法

特征提取在雷达目标识别中具有重要地位,提取有效、可靠的目标特征,是建立目标识别系统的基础和关键。在常规低分辨雷达目标识别系统中,难以根据电磁散射理论进行有效建模。本文在观察和分析大量实测数据的基础上,根据雷达操作员进行目标判性的思维过程和描述方法,以雷达目标动态回波序列的视觉效果为切入点,建立了一整套雷达目标特征提取方法。在多个雷达目标识别项目中的实际应用,证明了该方法的有效性、稳健性和可推广性。     

基于时频特征的低分辨雷达微动多目标分辨方法

对同一波束内群目标个数进行判定对于提升低分辨预警雷达性能具有重要的意义。该文根据不同目标微动多普勒特性的差异,提出了利用时频的方法进行微多普勒特征分析实现群目标个数的判定的方法。该算法先利用自适应chirplet变换进行群目标信号拟合,消除交叉项的影响,得到每个目标主要微动频率分量,再根据拟合得到的频率分量呈线性的特点,利用hough变换检测直线数量,从而实现群目标个数的判定。仿真实验表明,该算法可以有效估计群目标内目标个数。     

基于IPPV的真假目标极化鉴别算法

针对低分辨率分时极化测量雷达体制 ,研究了弹道导弹突防过程中圆极化天线有源假目标欺骗性电子干扰的鉴别问题。首先分析了有源假目标干扰信号的极化特性 ,分别讨论了干扰信号的IPPV和雷达目标散射回波的IPPV在雷达脉冲之间的变化规律。在此基础上 ,提出了能够有效表征有源假目标和雷达目标极化特性差异的特征参量———IPPV起伏度的概念和定义 ,设计了圆极化天线有源假目标的极化鉴别算法。最后 ,计算机仿真实验验证了本文所提鉴别算法的可行性和有效性