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将空间目标等效为椭球体,在分析椭球体RCS方向图的基础上,提出了利用空间目标RCS序列极大值与极小值比值来估计空间目标长短轴比值的方法。实测数据处理结果表明,该方法能有效估计出目标长短轴比值。目标长短轴比值反映了目标的形状信息,具有明显的物理意义,有利于后续的空间目标分类与识别。 相似文献
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本文提出了一种利用雷达传感器观测值对飞机目标联合跟踪和识别的系统。文中假设用于估计目标方向和识别目标的数据源高于分辨率雷达的距离剖面图序列。在包括目标数目以及它们的位置、方向和目标类型和完整的参数空间上运用后验分布完成推理判断。算法严格地依赖于适当地传感器和目标模型,从距离剖面图的似然值可得出目标方向,由目标动态确定目标方向的先验值。给出了高分辨率雷达数据的确定性模型和随机模型,对确定性模型研究了 相似文献
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针对相控阵雷达获取单个空间目标RCS数据率低、传统姿态异常检测方法提取短RCS序列有效特征困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于CNN-BiGRU网络的RCS异常检测方法。首先利用滑动窗口对一段时间空间目标RCS实时数据进行积累;之后采用一维CNN提取不同检测窗口RCS序列的多尺度高维特征向量,采用BiGRU提取特征向量的时序依赖特征。通过将两个网络级联,实现对RCS随目标姿态变化的多元特征信息的有效提取;最后基于全连接层实现对目标异常RCS序列的分类与识别。仿真实验结果表明:相较于传统方法,所提方法检测准确率更高,抗噪声干扰能力更强。实测实验结果表明:利用仿真数据训练的模型针对不同源的实测数据,在低数据率条件下能够保持较高的检测准确度,所提方法具有较好的泛化性,更适用于相控阵雷达体制下RCS的异常检测。 相似文献
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高距离分辨像雷达目标识别 总被引:9,自引:0,他引:9
对雷达目标识别的要求是在不同的探测距离和不同的观测角下都能够达到很高的目标识别精度。雷达自身的特性及复杂背景的影响 ,使得基于距离像的雷达目标识别存在着一定的困难。由于非合作目标总是机动的 ,因而距离像也是非平移不变的 ,距离像在距离门中的位置是不确定的 ,存在不可预估的平移。同时 ,由于一维距离像某一分辨单元回波是该单元内所有散射点回波相干求和的结果 ,因而距离像的波形对目标姿态角的变化比较敏感。因此如何利用现代的信号处理技术和模式识别手段从距离像中进行可靠的特征提取和识别是至关重要的。就此对多种基于高距离分辨像的目标识别方法作了总结和回顾 相似文献
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受多种复杂因素影响,空间目标的RCS应视为随机变量;而引入RCS的随机起伏模型 后,在RCS为常量情况下建立的探测概率模型不再适用。在空间目标RCS为χ 2起伏模 型的基础上,采用蒙特卡罗方法建立了地基相控阵雷达对空间目标探测概率的 计算模型,为天基武器任务规划等问题提供参考。
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35GHz高分辨合成孔径雷达(SAR)地形图像的分析表明:当以低入射余角观测诸如车辆一类的点目标时,由于车辆的雷达反射截面积(RCS)强度与树干所呈现的RCS的上端不相上下,所以常常很难将车辆一类的点目标与树干区分开来。为了解决点目标/树干混淆问题,已完成了详细研究去评估基于复频率相关函数(FCF)的新颖检测特征的作用。本文介绍了一种FCF分析研究及其实际意义,数值仿真研究的结果旨在评估采用了FCF的检测算法的性能,并在35GHz和95GHz所进行的实验观测证实了该理论。发现在90%以上的情况下,FCF检测算法能正确识别树干,而虚警率仅为3%。 相似文献