基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法

红外图像的分辨率低和色彩单一,但由于红外设备的全天候工作特点,因而在某些场景具有重要作用.本文采用一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的长波红外目标图像分类识别的算法,在一幅图像中,将算法提取的边缘特征和纹理特征作为目标的识别特征,输入到支持向量机,最后输出目标的类别.在实验中,设...     

应用支持向量机分类的多角度目标识别技术

综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,提出了一种对于红外图像中多角度目标的识别方法。首先通过目标分割算法求得红外图像中目标的轮廓图像,然后从轮廓图像的Hu矩、Zernike矩和Fourier-Mellin矩中选取适当阶次的矩特征组成目标在特定视角范围内的不变性特征向量;对目标的视角范围进行适当划分以解决多角度引起的目标样本多样性,并在每个划分的视角范围内分别应用支持向量机的方法进行多目标分类。测试结果表明,本文提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别问题,是一种有效的自动目标识别算法。     

基于支持向量机的窄带雷达弹道导弹目标识别技术

窄带雷达由于受到带宽限制,无法获取到目标高分辨精细识别信息,仅能通过目标轨道运动特征和窄带RCS特征对目标属性进行初步分类识别,文中基于支持向量机分类算法,从窄带雷达回波数据中提取弹头群和弹体群目标的特征,实现了弹道导弹群目标初步分类识别。在对弹头群和弹体群分类识别的基础上,窄带雷达可集中更多的时间和能量资源重点对弹头群类目标进行跟踪,并为后续宽带目标识别雷达提供重点目标位置信息。     

基于支持向量机的红外成像自动目标识别算法

本文针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,提出了一种利用若干二维图像识别三维目标的自动目标识别算法,并引入支持向量机作为分类器．仿真试验结果表明,该算法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题．同时,通过比较,证明该算法比传统识别算法拥有更高的识别率．     

基于支持向量机的实际调制信号识别

提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明，该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。     

高分辨距离像识别中支持向量机分类技术研究

核函数参数对支持向量机分类器性能有很大影响。首先定性分析了核函数参数对分类器分类边界的影响,然后基于高分辨距离像比较了各种泛化误差估计方法性能,得到了适合高分辨距离像识别的泛化误差估计方法,最后基于该方法优化支持向量机分类器参数实现了对4类目标的分类识别,通过识别混淆矩阵、识别ROC曲线验证了有效性。     

相关滤波器与支持向量机结合的激光成像雷达目标识别算法

激光成像雷达能成清晰的目标三维距离像和一维强度像,可提高目标识别率,因而成为国际上的研究热点.当大视场高分辨率激光成像雷达垂直探测目标时,视场内目标增多,要求目标识别算法既能同时检测多目标,又要具有平面内旋转不变性.为了满足上述要求,提出将具有平面内旋转不变性的CHF-MACH相关滤波器和支持向量机(SVM)相结合,组成一种新的目标识别系统,其中相关滤波器能同时检测定位多个感兴趣目标,再用SVM分别对图像内的已定位的目标进行识别.以仿真激光成像雷达图像为实验数据,分别对4类目标进行识别.实验结果表明,CHF-MACH滤波器对本类目标有较好的检测率,对非本类目标有一定的抑制作用;SVM能以较高的精度分类已检测目标.所以,该方法能有效地对大视场内多目标进行识别,适用于激光成像雷达.     

支持向量机在红外成像自动目标识别中的应用

针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,引入支持向量机作为分类器,提出了一种利用二维图像识别三维目标的自动目标识别方法.仿真实验结果表明:该方法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题.并且,该方法比传统识别方法拥有更高的识别率.     

波速误差对浅地层探地雷达SAR算法影响的研究

定性地研究了波速误差对基于Stolt偏移的SAR算法和基于微波全息成像的SAR算法产生的影响,给出波速误差对两种SAR算法方位分辨率影响的关系曲线,得出基于Stolt偏移的SAR算法对波速误差没有基于微波全息成像的SAR算法敏感;当波速小于真实值,两种算法都能得到更好的方位分辨率.并对这些结论进行了合理的物理解释.     

基于支持向量机的语种识别

支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具.现简要介绍支持向量机理论,构建基于径向基函数的支持向量机,对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究.实验结果表明,支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到比较高的识别率.     

浅地层探地雷达自动目标检测与定位研究

该文提出了一种基于图像熵变化及窗口能量检测的探地雷达自动目标检测与定位方法,该方法首先通过探地雷达未经合成孔径处理的图像与经合成孔径处理后的图像之间的熵变化来检测目标,再通过在合成孔径图像中进行窗口能量检测来判断目标所在的位置。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。     

Research on Signal Processing Arithmetic of Subsurface Ground Penetrating Radar

Ground penetrating radar (GPR) is an impactful detection method of buried targets developed in these decades and has been broadly used in the world. Compared with other detection method, for example, resistivity, EMI and seismology, the GPR has many advantages. For this reason, the GPR is always one of the researching hotspots in the world in these years and has become an important branch of remote sensing. Although the design of GPRs is very complex and difficult, the demands of applications from different fields are continuously increasing. It is obvious that the research of GPR is very significant for the development of civil economy.     

实现浅地层探地雷达快速合成孔径成像的一种有效方法

通过分析浅地层探地雷达回波数据的特点,提出通过基于回波数据的方差与A scan能量的特征来确定目标回波数据在整个回波数据中的分布区域,并只用该区域数据参与探地雷达合成孔径成像运算,从而排除非目标回波数据对合成孔径成像的影响,减少合成孔径运算量,实现快速合成孔径成像。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提快速实现方法的成像效果与普通实现方法的成像效果相当,而处理速度与普通实现方法相比有了极大的提高。     

用改进核函数提高SVM的雷达目标识别率

对支持向量机中的高斯核进行了改进,利用改进的高斯核构造了一维高分辨率距离像的雷达目标识别算法,并将幂变换引入预处理过程.该技术提高了识别率,减少了识别时间;同时对所完成的目标识别算法的性能进行了评估,从方位角大小、信噪比和训练数据大小三个方面验证了该算法的稳健性.     

基于双曲线特征的浅地层探地雷达杂波抑制与合成孔径成像研究

本文根据浅地层探地雷达图像的特点,提出了一种基于图像处理技术的杂波抑制方法。并在此基础上,进而提出了一种实现探地雷达合成孔径成像的快速方法。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提杂波抑制方法取得了很好的效果,且通用性强;所提的快速合成孔径成像方法与普通合成孔径成像方法相比,所得图像的分辨力相当,且所提方法减少了杂波成分的影响,使处理速度得到了极大的提高,成像的效果更好。     

基于粒子群支持向量机的通信信号调制识别算法

为了解决大部分通信信号调制识别方法计算量大和分类器训练困难问题,提出一种基于粒子群(PSO)支持向量机(SVM)的调制识别方法.将小波理论与调制信号的瞬时特征、高阶累积量以及分形理论相结合,得到一种混合模式特征向量,并利用粒子群支持向量机对2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,8PSK,2FSK,4FSK,8FSK,...     

基于支持向量域描述的雷达地面目标鉴别技术

在高分辨一维距离像目标识别中,有效的对库内目标特征空间进行描述,并且对库外目标进行鉴别是一个关键问题.本文提出了一种基于非均匀特征向量分布的目标鉴别器设计方法,该方法利用训练特征空间的协方差分布情况,选择库内协方差较小,即样本密度较大的区域进行细致描述,有效克服了训练样本分布非均匀造成的特征空间描述偏差,进而保证对库内...     

浅地层探地雷达合成孔径算法的研究

本文重点总结了目前常用的各种探地雷达合成孔径算法,针对这些算法应用到浅地层的情况进行了研究, 同时提出了一种修改的基于基尔霍夫偏移的合成孔径算法;通过对实测数据的处理,得出结论:基于微波全息成像的SAR 算法和基于Stolt偏移的SAR算法更适合应用到浅地层探地雷达;对于浅地层探地雷达合成孔径算法的研究有重要的指导 意义。     

超宽带探地雷达多目标压缩感知成像研究

压缩感知成像要求信号在某个域上能满足稀疏性要求,地下多目标在空域上降低了信号的稀疏性,导致成像出现散焦和虚像。扩大成像背景保证了稀疏性要求但又使得成像计算量上升,实时性不足。提出一种根据探地雷达回波特征预提取出潜在目标位置的压缩感知成像方法。通过对数据进行去噪、滑动矩阵过滤来确定目标的水平位置,再对水平位置处的几道A-Scan 数据进行极值搜索,从而可以提取出成像区域目标位置信息,进而在建立成像冗余字典时只需考虑目标位置处的字典元素,无目标处字典元素直接剔除,减少字典建立所需的元素,降低了压缩感知求解计算量。该方法由于只对潜在目标区域进行成像,因此在保证成像实时性的同时也保证了成像精度。实验结果表明算法可行、有效。     

一种前视探地雷达波速估计方法

波速估计是探地雷达中的一个重要的课题,在前视探地雷达中尤其重要,它是前视探地雷达成像和对目标定位的基础.本文用合成孔径处理和速度扫描的方法建立x-t-v数据矩阵,在x-t-v矩阵中根据杂波和曲线顶点处沿v轴方向的"叠加幅度-波速"曲线的不同特点,提取目标回波曲线顶点区域,在提取的曲线顶点区域选取对波速变化敏感的回波曲线顶点来估计波速.对实测数据的处理证明了其有效性.