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为解决在空中目标类型识别过程中,目标特征单一导致识别准确率低的问题,提出一种将雷达信噪比与目标航迹特征相结合的基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的目标识别方法。该方法利用RNN模型在处理时序数据上的优势,挖掘雷达数据隐藏在时间层面的特征;扩展目标特征属性维度,利用智能化模型有效地将雷达信噪比与目标航迹特征相结合,提高目标识别的准确率。应用真实检飞数据,对该方法进行检验,并与传统方法进行对比分析。仿真结果表明,基于RNN的目标智能化识别方法具有更高的准确率。 相似文献
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弹载引信电控扫描识别目标方位的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了弹载引信电控扫描识别目标方位的一种方法,该方法是:首先研究一种周期电控脉冲起动单刀四掷微波开关,该开关又逐次起动可瞄准定向天线的每一元和它们的公共收发系统。因而该系统既能全向搜索空中目标,又能分区截取回波信号,由此获得引信天线电控扫瞄形式的可瞄准探测系统。 相似文献
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研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法. 相似文献
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一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。 相似文献
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高分辨距离像(HRRP)存在散射中心模型改变、越距离单元走动、闪烁现象三个方面的姿态敏感性,同时影响距离像预处理、特征选择、模板生成等方面。为了区分不同姿态敏感性对距离像识别的影响,从而研究针对性的解决办法,首先在识别理论框架下,建立了“HRRP姿态敏感性影响水平统计模型”作为姿态敏感性对目标识别性能影响的定量分析工具。其次,针对弹道中段目标识别问题,定量分析了中段目标HRRP的姿态敏感性。暗室实测数据表明,闪烁现象与越距离单元走动对HRRP识别的影响程度相近。最后,通过比较聚类模板生成算法和邻近姿态角模板生成算法,验证了基于姿态敏感性影响水平分析方法的有效性。此分析方法对于弹道中段目标识别具有一定的参考价值。 相似文献
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针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其作为卷积神经网络的输入,实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点,采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理,提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能,通过理论分析及不同方法的实验对比,验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势,具有良好的工程实用性。 相似文献
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本文系统阐述了邓小平同志指导党史研究、正确处理历史遗留问题的六大原则:“向前看”原则;“宜粗不宜细”原则;“有错必纠”原则;客观性原则;分析个人责任与分析复杂背景相结合的原则;总结成功经验与汲取失败教训相结合的原则。文章深入分析了上述原则的内涵、要求及其意义。 相似文献
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针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。 相似文献