基于多帧聚类的紧凑型HFSWR虚假点迹识别方法

紧凑型高频地波雷达发射功率低,目标检测时信噪比低、虚警率高,会产生大量虚假点迹,影响后续目标跟踪性能。为了滤除虚假点迹,利用目标的运动特性,提出了一种多帧聚类与极限学习机分类两级级联的虚假点迹识别方法。首先,利用基于最优邻域尺寸的多帧聚类方法,将连续多帧中与待识别点迹属于同一潜在目标的点迹聚类成簇。然后,计算簇内待识别点迹与其相邻帧内点迹的距离-多普勒速度的差分值,以其为特征利用极限学习机辨识虚假点迹。实验结果表明,所提方法能够准确将属于同一目标的点迹聚类,虚假点迹识别率达到95%。

基于图像特征提取的雷达点迹识别方法

为解决虚假点迹对雷达探测和跟踪性能的影响,提出一种基于图像特征提取的雷达点迹识别方法.首先基于雷达原始视频数据提取出16个图像特征参数,其次利用主成分分析(PCA)方法对特征参数的应用价值进行研究和降维处理,最后结合BP神经网络算法进一步对目标和杂波进行真伪鉴别.实验结果表明,相对于支持向量机(SVM)算法和BP神经网络算法,本文方法的点迹识别准确率更高,虚假率和漏警率更低.