简介：局部保持投影算法可保持数据的局部结构,但其无法实现异类相似样本的有效分离,针对此问题,提出了一种融合样本先验类别信息的局部保持投影算法(LDLPP),实现SAR目标型号识别。所提算法将样本的先验类别信息融入局部保持投影模型中,根据类别信息构造相似性矩阵和差异性矩阵以实现数据结构的有效捕获与保持,利用相似性矩阵保持降维前后同类样本之间的局部结构,利用差异性矩阵扩大降维后异类相似样本彼此之间的距离。采用实测的MSTAR数据进行SAR目标的型号识别,实验结果验证了所提算法的有效性。

简介：雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂系统工程,分类识别技术是雷达当今和未来发展的重要需求,实现3类飞机的自动判别是防空雷达的重要功能之一。由于3类飞机目标旋转部件对回波的调制作用,在多普勒域是一系列差异明显的线谱。详细介绍了目标识别处理流程,以及目标识别对雷达设计需求。采用幅度调制特征和频域熵特征作为分类特征。以实测数据进行分析验证,以支持向量机（SVM）为分类器,试验结果表明,该方法能对飞机目标进行有效分类识别。

简介：针对基于稀疏描述(SR)的识别算法的计算复杂度高,不利于算法实时、高效实现的问题,提出了一种快速稀疏描述(ESR)算法,以提高合成孔径雷达(SAR)图像目标型号识别的效率。考虑到SAR图像在一定的角度范围内惰性变化的特点,将每个型号目标的训练样本在一定方位区间内分别取平均,采用平均样本表征该方位区间内的若干个样本,以减少训练样本的数目,达到有效降低算法计算复杂度,提高SAR目标型号识别算法效率的目的。实测的MSTAR数据验证了所提快速算法的有效性。

简介：目标识别是弹道导弹防御的关键环节,同时也是防御系统最具挑战性的核心技术难题。从弹道导弹飞行中段和再入段雷达探测的需求出发,论述了目前国内外对弹道导弹雷达探测特征：雷达散射截面积（RCS）、一维距离像（HRRP）、逆合成孔径成像（ISAR）、极化特性等目标特征提取和识别方法,并讨论了基于上述特征的目标识别方法的优缺点。在此基础上,分析了未来弹道导弹目标特征识别技术的研究方向,为今后相关研究提供有益的思路。

简介：雷达辐射源识别是电子对抗情报系统中的关键技术之一,对其识别效果进行科学的评估是一项全新的课题。以往大多数学者评价雷达信号识别方法的好坏主要是比较识别率的高低。针对雷达辐射源识别效果评估指标单一等缺点,选取识别时间、识别率测试结果的均值和方差作为评估指标,将模糊综合评价法引入雷达辐射源识别效果的评估,提出基于模糊综合评价的雷达信号识别效果评估方法,并通过计算机仿真,对三种识别方法进行了评估实验,验证了该方法的可行性。

简介：针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。

简介：针对雷达目标的互易性修正问题，利用机器学习理论，提出一种基于非线性表示子的极化雷达目标互易性修正方法。尝试将Krogager和Cameron目标分解方法用于宽带极化雷达目标的识别，分别基于这两种目标分解方法对宽带极化雷达目标进行特征提取，在Krogager分解中使用核非线性分类器和分类器融合方法对特征矢量进行分类，在Cameron分解中使用投票判决方法对特征矢量进行分类。仿真结果表明，所讨论的方法有较好的性能。

简介：雷达高分辨距离像在实现自动目标识别方面具有较大潜力，其识别性能与雷达系统参数，如雷达工作频率、信号带宽等有关。此外，用于采集识别器训练数据的雷达接收机的特性与实际工作的雷达接收机的特性会有所不同，也会影响到识别性能。文中对上述参数对识别性能的影响进行了分析和评估，所得到的结果对目标识别雷达的系统设计具有参考价值。

简介：针对现有方法识别准确率不高和对噪声敏感的问题，应用双谱二维特征复杂度实现了低信噪比下未知复杂体制雷达信号的高准确率识别。对接收到的信号首先提取双谱幅度谱并简化为二维特征，然后求取该二维特征的复杂度特征中的盒维数和信息维数，并将两者作为识别的特征参数，最后基于支持向量机完成识别。由于不同信号的双谱区别大且对高斯噪声不敏感，因此提取的盒维数和信息维数可分性强、稳定度高，仿真验证了方法的优越性，在信噪比为5dB时，识别准确率最低为86％。

简介：信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中关键性的一个环节。为解决雷达信号模式识别的问题，提出一种属性约简方法，将粗糙集和径向基网络耦舍建立新的识别模型，该模型充分融合了粗糙集和径向基网络的优势。通过实例仿真实验表明，该模型减少了识别的主观因素，简化了网络结构，比传统的粗糙集和BP网络结合的方法识别效果更明显，分类能力更强，具有很广阔的应用前景。

简介：在战场侦察雷达的应用中,对炸点目标的探测和识别,一直是一个重要课题。针对炸点和普通目标的回波特性作了讨论。文中研究了炸点和普通目标回波信号经动目标检测（MTD）处理后的特征,发现了两种目标特征谱在多普勒滤波器通道响应的特点,提出了一种在多普勒滤波器通道进行二元积累,设定检测门限来判定炸点目标的方法;另外,对目标多普勒响应的滤波器分布特征作了分析,利用炸点目标与普通目标的多普勒分布差的区别进行目标识别,并取得了很好的效果。

简介：针对基于周期模糊函数的伪码调相连续波雷达信号的参数提取,分析了在有限采集时间下噪声对参数估计精度的影响。首先推导了伪码调相连续波雷达信号的周期模糊函数,给出了基于周期模糊函数的参数估计方法;然后分析了参数估计受噪声影响的原因,推导了在模糊函数变换中,这些由噪声所产生项（不期望项）的均值和方差,并进行了仿真分析。结果表明,截获信号模糊函数的噪声项方差及噪声功率大小与有限采样时间有关,随着采样数据的增大,噪声的方差趋于无限小,对参数估计精度的影响也越来越小。

简介：支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象,提出了一种基于支持矢量机特征空间的模糊隶属度函数.多目标识别的仿真结果表明,采用这种模糊隶属度函数,能够减少目标的错分和拒分数量,提高识别率.

简介：极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱饵模型为研究对象，在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究，提出了一种新的组合极化不变量特征（功率矩阵迹与行列式的比值）用于雷达目标识别，并给出了其对应实际的物理意义。文中以SVM为分类器，提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分类识别，结果表明，该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。

简介：通过自由空间传播模型和雷达散射横截面（RCS）模型，研究了反向散射射频识别（RFID）装置的最大识别距离。用高频电磁场仿真软件FEKO对折叠偶极子标签天线进行了建模仿真，得到天线的远场辐射方向图、输入阻抗以及在不同负载情况下天线的单站RCS值。经过理论分析和仿真计算，由两个电波传播模型分别得出RFID装置可能的最大识别距离。最后比较了两种模型的计算结果，较小的距离即为该反向散射RFID装置的最大识别距离。

简介：基于雷达目标距离像，研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化，单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性，因此文中采用时频分析方法，首先提取出距离像时频分布的特征参量，再利用主元分析法降低维数，最后采用基于核的非线性分类器进行目标识别。仿真数据和实测数据表明，该方法具有较好的识别效果。