基于多分辨分解的低分辨雷达特征提取

根据低分辨雷达的特点,利用小波多分辨分解和奇异性检测理论,对雷达视频回波信号进行了特征提取,获得了目标回波在各尺度上的模极大值点幅值和位置.以此为特征,利用BP遗传算法对实测目标数据进行分类识别,获得了较好的分类效果.     

基于小波变换与粗糙集的雷达目标识别方法

雷达目标识别是防空武器系统雷达信息处理的一个关键环节.在小波变换与粗糙集基础上提出一种雷达目标识别方法.小波变换能够提高了时--频分频率;粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具.利用小波变换对目标原始信息进行分解,得到目标的能量特征向量;通过粗糙集简化关系表,删去冗余信息,用逻辑推理算法表示判别规则.应用小波变换与粗糙集能够满足利用不精确信息进行目标识别的需要.     

JEM效应与雷达目标识别研究

对 Ｊ Ｅ Ｍ 效应进行数学建模后详细分析了飞机回波谱线特点;利用累量域谐波恢复的 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ Ｅ 方法,对利用常规低分辨雷达实测某型号飞机动态数据进行处理,得到了 Ｊ Ｅ Ｍ 调制谱线;并从中提取了目标的转速以及旋翼数目等特征量,处理结果证实了所建数学模型的正确性;最后,对两种型号飞机进行识别研究,得到很高的识别概率     

一种基于天水线的红外舰船图像目标识别方法

针对海天背景下红外舰船目标的识别,提出了一种基于天水线的目标识别方法.利用被识别目标相对天水线的空间位置目标红外特征量和图像帧间信息识别目标,在强干扰环境下,利用该方法进行了仿真实验,得到了很好的效果.     

基于飞行器图像的目标跟踪方法研究

提出了一种利用飞行器图像进行目标跟踪的方法，建立了飞行器图像跟踪系统。该系统利用一种云台控制算法搜索飞行器的图像，通过对飞行器图像的边缘检测、图像中心点提取等处理，实现了飞行器图像定位。理论计算和实际应用表明，该系统可以对低马赫数和高马赫数飞行器进行图像跟踪。     

基于DRFM的高分辨雷达扩展目标回波仿真技术

介绍了一种基于DRFM的高分辨雷达扩展目标回波信号仿真方法,该方法将舰船等复杂目标视为扩展目标,其雷达回波信号可以看作扩展目标各散射中心产生的回波信号的叠加。应用该技术产生的模拟目标回波信号和假目标干扰信号,由于携带雷达发射信号和照射目标特征信息,能顺利进入末制导雷达接收机,仿真效果优于一般常规仿真技术。     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

AIS和光学遥感图像引导的星载SAR舰船目标识别网络

星载SAR作为全天时、全天候的感知手段广泛应用于海洋目标识别任务中,由于SAR图像分辨率低、难解译、样本不均衡导致现有单一模态目标识别算法识别精度低。提出了一种AIS和光学遥感图像引导的星载SAR舰船目标识别网络,针对不同模态数据特征维度不同导致难度量问题,利用特征迁移模块在保留各自模态独有特征属性前提下将异构特征映射到共同的空间中度量;针对不同模态不同类别数据存在样本不均衡问题,利用异构特征对齐模块充分挖掘不同模态的互补信息,以细粒度的方式进一步对齐不同模态的异构特征,同时将各个模态的判别性特征作为先验信息迁移至SAR图像模态中。实验部分利用AIS历史数据和光学遥感数据集作为辅助信息,在2个公开的SAR图像舰船目标数据集中进行测试,实验结果表明所提算法通过迁移不同模态信息,有效提升了SAR图像舰船目标的识别准确率。     

基于阵列天线的雷达导引头目标角位置模拟器

针对目前雷达导引头目标角位置模拟装备现状和发展趋势,分析利用阵列天线实现目标角度位置的原理,提出了一种基于阵列天线的雷达导引头目标角位置模拟器的设计方案,分析了工程实现所需要的关键技术,并提出了实现方案,包括天线阵设计、目标控制算法和误差特性、矢量调制技术和阵列校准技术。     

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

雷达目标特征融合的一种方法

由于雷达探测精度、噪声干扰、电磁干扰等因素的影响,使得利用目标的单一特征进行目标识别的识别率受到了限制。针对这一情况,提出了一种基于灰色理论的雷达目标特征融合方法。计算每类目标的各个特征与其相应模板的关联度,然后计算每类目标的综合关联度,由此进行目标识别。结果表明,该方法能够提高雷达目标的识别率。     

基于遗传算法的一种高分辨率雷达目标识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节,而对空中目标类型的识别还没有成熟的理论。通过对高分辨雷达回波信号的分析,在遗传算法的基础上,提出了一种高分辨雷达目标识别方法,由此进行目标识别。仿真实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

直觉模糊熵在雷达目标识别中的应用

直觉模糊熵是不确定性推理领域中一个重要概念.针对雷达目标识别系统的复杂性,介绍了直觉模糊集的基本概念,分析了满足直觉模糊集熵的性质,提出了一种基于直觉模糊熵的雷达目标识别结果的检验方法.实验结果表明了该方法具有灵活性、合理性和可信性.     

一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法

提出了一种基于高分辨率距离像的联合对准与识别新方法。该方法结合功率变换的使用，在利用8米雷达目标实测数据进行的识别实验中，获得了较高的正确识别率。     

基于目标距离的末制导雷达最优搜索图模型

深入研究了反舰导弹末制导雷达目标捕捉模型,以末制导雷达第一方位搜索周期捕捉概率和全程搜索捕捉概率为约束条件,建立了以末制导雷达第一方位搜索周期扫描面积为目标函数的末制导雷达最优搜索图求取模型,解决了基于目标距离的末制导雷达最优搜索图参数求取问题,并利用多项式拟合,得到了最优搜索图参数工程实现方法,该方法易编程、计算量小、占用内存少,是一种简单、实用的中远程反舰导弹末制导雷达最优搜索图参数实现方法。     

基于LOFAR谱图的水下目标识别方法

基于LOFAR谱图的主成分分析法是目前用于对水下目标识别的重要方法之一,文中详细分析了该方法的基本原理和具体应用过程,并对潜艇辐射噪声的实测数据进行了仿真和分类试验,给出了仿真图和试验结果.结果表明,运用该方法对水下目标进行识别的识别率较高.