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将粗糙集决策算法用于常规雷达目标多特征融合分类,并进行雷达目标类型识别,可提高目标的识别率,增强系统的稳健性.通过建立目标特征知识系统与分类决策表,提出了决策规则的应用和系数的确定,并提出了目标融合分类的步骤与方法.当雷达从不同姿态角照射目标时,从回波序列提取的目标径向投影特征属性取值将分布在一个与目标结构尺寸有关的区间之内,加之雷达测量误差使目标属性测量值呈平稳正态分布,所以,对决策表的条件属性取值进行区间划分将有助于增加条件属性矢量的容差能力,提高分类决策的稳健性.以一个包含6类30种目标的知识系统为例的分类实验达到了不低于90%的识别率. 相似文献
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基于神经网络的雷达目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
本文讨论了基于径向基函数网络(RBFN)的雷达目标识别问题,在分析了一维距离象特点的基础上,提出了采用非相关幅度平均一维距离象以获取稳定模式这一有效方法,在指出传统经验公式局限性后,给出了一种基于训练样本空间分布来估计高斯函数形状参数的方法,用微波暗室试验数据进行转台成象并对一维距离象三种模式进行识别分类的结果表明,本文所提出的方法用于研究雷达目标识别是有效的。 相似文献
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雷达目标识别技术及其新进展 总被引:8,自引:0,他引:8
从雷达目标识别技术作为现代雷达的一个重要发展方向出发,对雷达目标识别的几种主要方法即目标运动轨迹特征识别法、回波幅度起伏特性识别法、多频雷达回波识别法、极点识别法、斜升响应识别法和极化识别法等作了阐述,最后对雷达目标识别技术的新进展即波形综合法、雷达成象技术及神经网络在雷达目标识别中的应用作了展望。 相似文献
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本文运用子波变换和付立叶-梅林变换两种不同的方法对三种飞机缩比模型进行了分类识别的研究与实验,详细比较了两种方法的正确识别率以及对方位角的敏感程度,并给出了比较结果,结果表明,在高频区高分辨率雷达目标识别中,子波变换方法的总体识别率高于付立叶-梅林变换,而在稳健性方面不如付立叶-梅林变换,实验结果与理论相符。 相似文献
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自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。
相似文献11.
针对径向基神经网络在激光图像分类识别中识别率低及训练时间长的问题,提出粗糙集与神经网络相结合的方法,将粗糙集算法简约后的样本特征作为神经网络的前置输入。首先建立不同视点的激光主动成像三维仿真图像,然后提取17个目标特征,并采用粗糙集算法选择分类的属性,从17个特征中筛选出5个影响决策的特征属性,最后选用4层径向基神经网络作为基本的网络结构,并采用在各层节点上与粗糙集相结合方法识别目标。仿真结果表明,结合粗糙集的集成神经网络方法识别正确率保持在80%以上,与未结合粗糙集的神经网络相当,但训练与识别时间缩短10倍以上。 相似文献
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采用粗BP神经网络和D-S证据理论的目标识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为克服传统的目标识别方法的不足,提高目标识别的实时性和准确性,提出将粗BP神经网络与D-S证据理论相结合的识别模型.在多传感器数据融合中利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理,对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了生成规则和BP神经网络模型结构,提高了网络训练速度和运行速度.以BP神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据用D-S证据理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.实验表明该模型减少了识别的主观因素,简化了BP神经网络结构,提高了运算速度和识别效果.该混合模型有比较好的应用前景. 相似文献
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一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。 相似文献
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深度卷积神经网络(DCNN)可自动学习目标层次化特征,在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(SAR-ATR)领域具有广泛应用前景。首先,介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展;然后,介绍了SAR-ATR的基本概念,综述了DCNN在SAR图像语义特征提取、片段级SAR图像分类、基于数据增强技术的SAR自动目标识别、异质图像变化检测等领域中的前沿应用研究及代表性网络架构;最后,总结并讨论了DCNN在SAR-ATR应用中存在的参数设置经验化、算法泛化能力较弱等不足,并对未来研究方向进行了展望。 相似文献
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小波变换和神经网络在车牌识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程,阐述了小波变换和神经网络的基本理论,详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段(即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别)中的应用,最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。 相似文献
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Zhao Qun Bao Zheng Ye Wei 《电子科学学刊(英文版)》1996,13(1):1-10
The problem of radar target recognition using range profiles is investigated in this paper, based on a Radial Basis Function Network(RBFN). A preprocessing method is proposed, which performs amplitude average of the range profiles to obtain more stable patterns. After pointing out the limitedness of traditional empirical formula, this paper also gives a method of estimating the shape parameter a of a Gaussian kernel function according-to spatial distribution of the training samples. It is shown that the method proposed in this paper offers promise for target recognition, from both the theoretical analysis and the experimental results of rotating platform imaging based on data acquired in a microwave anechoic chamber. 相似文献
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基于粗糙集知识约简的思想,提出了一种雷达目标识别方法,该方法不仅能够找出雷达目标的有效特征集、降低目标识别的特征空间的雏数、减少目标识别的工作量,而且提高了目标的识别率.实践表明该方法是可行有效的. 相似文献