一种基于零相位表示法的雷达高分辨距离像识别方法

针对一种距离像零相位表示法,提出采用子带处理来降低对对齐精度的要求,并给出了相应的识别方法．与最大相关系数分类器相比,子带处理的方法在降低运算量的同时获得了较好的识别性能,优于基于频谱幅度特征的分类器的性能．     

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．     

高分辨距离像数据的检测新方法

针对宽带雷达多次回波间的距离单元走动问题,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法．先用约束平移时延量的包络对齐法对各次回波进行对齐,再用窗函数估计目标的长度和位置,最后采用双迭代法对目标的导向矢量进行估计,得到最终的检测算子,并简要证明了该算法具有全局渐进收敛和恒虚警率的特性．两类飞机实测数据的实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,当检测概率为80％时,本算法至少有1.4dB的改善．     

基于高分辨距离像的角闪烁抑制方法

分析了高分辨距离像中的散射点在距离单元中的分布类型及其对角跟踪的影响,提出了两种有效的抑制角闪烁的方法。第一种方法是利用能量较大、方差较小的距离单元测角;第二种方法是利用同一距离单元不同多普勒单元上的散射点进行测角。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种用距离像分类目标的新方法

基于本征－距离像提出了一种毫米波雷达目标分类的新方法,与常规使用的“匹配得分法”相比,该方法既有较好的分类性能,又减少了数据库中目标子类型数目,从而缩短了计算时间．仿真结果证明了该方法的有效性     

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．     

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．     

基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法

针对支持向量机（SVM）对单一雷达目标高分辨距离像数据源识别率较低和鲁棒性较差的问题,结合雷达目标极化信息,生成了雷达目标的极化综合距离像,提出了一种基于极化高分辨距离像的SVM目标识别方法。应用该方法分别对四类实测和仿真目标的ISAR成像数据进行了处理和识别实验,所得结果明显优于单一极化状态下的正确识别率,且鲁棒性更高。     

一种新的宽带目标识别雷达杂波抑制方法

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．针对这一情况,提出一种在频率域-多普勒域宽带雷达杂波抑制方法．在目标速度未知时,采用改进的Hough变换将目标信息提取出来,等同于完成对杂波的抑制过程; 如果有目标速度的先验信息,则可以先进行运动补偿,然后提取目标信息,上述两种提取目标信息的途径避免了虑除杂波过程中对目标信号能量的损失．计算机仿真结果表明,该方法在输入信杂比为-10dB(速度未知)或-15dB(速度已知)的情况下仍可保持较高的识别性能,并且在输入信噪比为-5dB时,算法依然保持稳定的性能,对噪声有较好的稳健性．     

一种新的雷达HRRP自适应划分角域建模方法

基于雷达方位渐变高分辨距离像(HRRP)的连续性,提出了一种自适应递归划分角域的建模方法,利用自适应高斯分类器和高斯过程分类器,从雷达数据中提取连续HRRP序列中包含的非线性结构信息;提出了一种判定角域边界的准则,递归地对雷达数据自适应划分角域．实测数据仿真试验证明了该方法优于传统的等间隔划分角域建模法．     

一种优化K近邻准则及在雷达HRRP目标识别中的应用

针对雷达高分辨距离像的姿态敏感性,利用各目标在各种姿态下的雷达高分辨距离像样本和其局部聚散程度信息,调节各样本的局部有效作用范围,使得其统计置信水平达到可信的范围内,从而对二分类的K近邻测度距离和判决准则进行了优化,最后通过一对一法将其推广到解决多类目标的识别问题．实验证明该方法相对于传统的K近邻方法可有效提高识别率,尤其当类别增多时,性能改善显著．     

一种用于雷达HRRP功率谱的加权特征压缩方法

针对雷达高分辨距离像的平移不变特征——功率谱特征,提出了一种基于Fisher判决率的加权特征压缩方法．该方法利用目标功率谱特征的Fisher判决率迭代搜索最优权向量,并根据最优权值的大小对特征向量降维．与直接使用原始功率谱特征及基于Fisher可分性判据的几种现有的特征压缩方法相比,加权特征压缩方法在降维的同时可提高识别性能,且运算简单,在基于外场实测数据的识别实验中对测试数据具有良好的稳健性．     

采用乘性RNN的雷达HRRP目标识别

传统的高分辨距离像识别方法没有考虑时序相关性,且高分辨距离像的方位敏感性导致样本的时序性发生变化.因此,提出一种乘性循环神经网络模型.该算法首先将高分辨距离像样本转化为序列形式,用于考虑距离单元间的相关性;其次,为了缓解方位敏感性导致的高分辨距离像时序变化与参数固定模型不匹配的问题,模型根据输入数据自适应地选择对应的参...     

Multichannel noncoherent integration detection using high range resolution profile

A multichannel noncoherent integration detection method based on high range resolution profile was presented in this paper.According to the property of the moment-generating function,the distribution characteristics of the noncoherent integrated signals with or without target presence were derived under the circumstance with noncorrelated Gaussian distribution noises.The loss of noncoherent integration was due to improper selection of integration range of cell numbers.A multichannel noncoherent integration detection scheme where the integration number in each channel varies was proposed to solve this problem.The quality of this method for detection of various targets was evaluated.A comparison of fixed integration range cell number detection and multichannel integration detection for a high range resolution profile was presented.Simulation results indicated that the principle of the method was correct and performed well for unknown physical dimension targets.The method required little prior knowledge about target and was convenient for practical implementation.     

Length estimation of extended targets based on bistatic high resolution range profile

The approach to estimate the length of extended targets by using the bistatic high resolution range profile (HRRP) is analyzed in this paper. The relationship between the bistatic HRRP and the monostatic HRRP of extended targets are investigated. It is demonstrated by simulations that the target length measured by the bistatic HRRP is more meaningful and accurate than that by the monostatic HRRP, though the monostatic HRRP has been well developed and widely used in target recognizing and classification. The estimation results of a cone shaped target are present and compared at the end of the paper. To assure the reliability of the simulation, the bistatic HRRP is obtained through the scattering field data calculated by a full-wave numerical method, FE-BI-MLFMA.     

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。