基于高分辨雷达距离像降维双谱特征的舰船目标识别

针对利用高分辨雷达距离像(HRRP)进行舰船目标识别的问题,本文研究了轴向、径向、圆周、局部四种降维积分双谱特征对舰船目标识别性能的区别.首先使用不同降维积分双谱对舰船目标HRRP进行特征提取,然后利用支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类识别,最后通过仿真和实测实验分别分析了不同特征向量长度和训练样本数量对不同降维积分双谱识别性能的影响.仿真和实测结果表明,不同的降维积分双谱在达到最佳的识别性能时,需要选择不同的特征向量长度和训练样本数量.

基于Transformer的舰船高分辨距离像目标识别

基于Transformer模型出色的序列数据相关性保持以及捕获全局特征的能力,提出了一种新的基于Transformer编码器的建模方法用于舰船识别。该方法首先利用编码器部分对舰船高分辨距离像数据进行建模,然后使用位置编码来记录不同序列之间的位置信息,最后利用自注意力机制对整个舰船高分辨距离像序列进行建模,通过实验数据表明,所提出的模型识别准确率达到95.98%,具有出色的识别性能。

宽带复合双基地雷达舰船目标长度估计方法

舰船目标长度特征对舰船目标识别具有重要作用,该文提出一种基于宽带复合双基地雷达联合观测的舰船目标长度估计方法。该方法综合利用单/双基地雷达高分辨距离像(HRRPs)长度,结合双基地雷达-舰船之间的空间关系求解,实现了单次测量估计舰船目标的实际长度,并分析了各种误差因素和几何构型条件下的估计误差。典型场景动态仿真证明了所提方法的有效性,结果表明在高分辨距离像长度误差小于5%条件下,舰船目标长度估计误差小于5%,为舰船目标特征提取与识别提供了新思路。

采用双迭代寻优算法的舰船复HRRP估计

针对非高斯海杂波背景下线性规划和迭代最小化稀疏恢复方法中目标散射点模型建模不精确导致舰船复高分辨距离像估计和径向尺寸估计性能下降的问题,提出了一种散射点位置和距离像幅度交替迭代寻优的新算法。该算法首先利用线性规划或迭代最小化稀疏恢复方法对舰船复高分辨距离像进行估计,然后采用拟牛顿法估计目标各个散射点在距离单元内的位置微偏移,在不增加模型复杂度的情况下构造出更加精细的目标散射点模型。重复利用上述双迭代过程,直到距离像的恢复误差满足预先设定的要求。通过仿真和实测数据实验对几种稀疏恢复方法的舰船复高分辨距离像估计性能以及径向尺寸估计性能进行了分析与对比。实验结果表明,提出的双迭代寻优算法与沿距离临界采样的线性规划和迭代最小化稀疏恢复方法相比,具有更低的舰船复高分辨距离像估计误差和径向尺寸估计误差;与沿距离过采样高分辨距离像模型的线性规划稀疏恢复方法相比,该方法在保持相近复高分辨距离像估计和径向尺寸估计精度的情况下显著减少了计算时间。

高分辨距离像的运动参数估计

本文研究了加性高斯色噪声背景中一维高分辨距离成像中的运动估计 .导弹和目标的相对运动对一维高分辨距离成像有较大影响 ,阶跃变频体制回波信号可以表示为多项式相位的形式 ,速度和加速度的影响分别体现在二次和三次多项式相位上 .循环平稳处理方法对高斯色噪声不敏感 ,对非高斯色噪声也有较强的抑制作用 ,而且在低信噪比情况下工作良好 .应用于低信噪比环境中 .为了在复杂的地面环境中得到较好的距离像 ,本文采用循环平稳处理方法在较强的噪声背景下对速度进行估计 。

基于高分辨距离像序列的锥柱体目标进动和结构参数估计

弹道目标特征参数估计是进行目标识别的基础。针对缺少先验参数信息时锥柱组合类弹头目标进动和结构参数联合估计难题,该文提出一种基于高分辨距离像序列实现锥柱体目标进动和结构参数联合估计新方法。以旋转对称锥柱体目标为研究对象,基于静态电磁散射数据,结合目标运动模型仿真生成了目标高分辨距离像序列,分析了4个观测区域内锥柱体目标的1维距离像特性。研究了常见雷达观测视角内锥柱体各散射中心的1维距离像序列变化规律,建立了序列中散射中心间的相对位置变化的极值与目标参数之间的关系式,据此完成了锥柱体目标进动和结构参数的联合估计。最后,仿真实验结果验证了文中方法的有效性和适应性。

基于高分辨距离像的目标姿态角估计算法

目标的姿态角是目标运动状态的一个重要参数,在目标监控、目标跟踪、目标识别、导弹制导律设计等多个领域都有着很广泛的应用。不同于传统的利用图像传感器得到光学图像估计目标姿态角的方法,针对有翼导弹等弹体目标跟踪应用中的姿态角估计问题,利用高分辨雷达得到的距离像,给出了姿态角估计的流程,提出了基于距离像匹配及运动状态滤波辅助的估计算法,并针对一个导弹末端机动场景实现了姿态角的连续跟踪,验证了本文提出的姿态角估计算法的可行性。

基于高分辨距离像的弹道目标尺寸综合估计方法

利用高分辨距离像估计目标尺寸是弹道导弹中段防御雷达目标特征提取和识别的重要途径。文中介绍了经典的谱估计方法及其实现流程,在此基础上提出了一种综合估计方法,该方法将傅里叶变换和超分辨方法相结合,充分利用两者的优点,有效解决了单个谱估计方法无法同时提高模型阶数估计精度和散射点位置估计精度的问题。最后给出了基于仿真数据的目标尺寸估计仿真结果,通过估计精度的比较,验证了文中方法的有效性。

舰船目标雷达高分辨距离像的建模与仿真

雷达高分辨距离像是舰船目标识别研究中的关键环节。针对大型舰船目标的雷达高分辨距离像难以进行实测和缩比测量的情况,采用理论建模计算方法获取舰船目标雷达高分辨距离像。首先建立舰船目标三维CAD模型,采用面元法对模型进行剖分并对面元遮挡进行判别计算;然后利用电磁计算软件得到各个姿态角下舰船目标的频域响应;之后进行IFFT获得目标雷达高分辨距离像;最后结合实际舰船目标,给出了具体建模和仿真计算的案例,并对仿真结果进行分析。

基于压缩感知的高分辨距离像散射中心参数估计

提出利用压缩感知理论实现高分辨距离像散射中心参数估计。该方法首先将散射中心参数估计转化为信号的稀疏表示,然后重点研究测量矩阵的设计和稀疏参数的选取。为了提高解的鲁棒性,在构造字典矩阵时将采用位置错开以降低测量矩阵原子之间的互相关性。在算法求解过程中,采用贝叶斯信息准则确定模型阶次和稀疏参数。数据实验表明,算法能够稳定精确地估计散射中心参数。

用微分复倒谱方法实现雷达高分辨距离像对齐

根据雷达高分辨距离像具有非最小相位和小波特征的信号性质 ,采用 Z变换方法给出和研究了高分辨距离像的微分复倒谱的性质。提出用微分复倒谱方法实现雷达距离像幅度归一化和实现距离像方位对齐的原理及其算法。数值计算和实测雷达数据的计算机仿真结果表明 ,理论分析是正确的 ,提出的算法是可行的 ;

高距离分辨率雷达的低空目标高度估计方法

雷达在跟踪海面(地面)低空目标时,由于受到多路径反射效应的影响,由目标反射的直接回波和经由海面(地面)反射的反射回波同存在于一个接收天线波束宽度内,从而产生“角闪烁”效应。该文利用直接回波和反射回波之间的多路径时间差与目标高度之间的关系,提出了一种基于目标高分辨一维距离像的测高方法,即通过对高分辨一维距离像进行自相关获得多路径时延差进而估计低空目标的高度。为了提高时域分辨率,避免“栅栏效应”,文中又采用逆Chirp-z变换方法,通过对频域接收信号进行密集采样插值,提高时域目标高分辨一维距离像的分辨能力并改善雷达测高性能。仿真结果验证了本方法的有效性。

基于高分辨谱估计的舰船目标检测方法研究

针对舰船目标速度较慢,在短相干积累时间条件下传统的傅里叶变换获得的目标回波的多普勒谱分辨率较低、目标会被海杂波淹没的问题,提出一种将高分辨谱估计方法与循环对消算法相结合的舰船目标检测算法,该算法有较高的频域分辨率,能在短相干积累时间条件下将海杂波对消掉,从而实现对舰船目标的检测。

基于压缩感知的频率编码脉冲雷达高分辨距离成像方法

针对频率编码脉冲雷达(Frequency-Coded Pulse Radar,FCPR),该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的目标高分辨距离成像方法。利用目标场景的空间稀疏性,建立FCPR目标回波稀疏信号模型,提出基于CS的FCPR脉冲相参合成处理方法。该方法采用少量FCPR信号子脉冲对目标频域响应进行采样,即可提取目标高分辨距离像信息。为了降低CS重构算法的运算复杂度,提出一种基于FFT目标速度预估计的动态构造降维感知矩阵的方法,提高了采用CS进行FCPR脉冲相参合成处理的速度。仿真结果表明该方法较传统IFFT脉冲相干合成算法具有更小的目标强散射中心幅度估计误差,对速度估计误差及噪声的鲁棒性更好。

分布式小卫星SAR距离高分辨率成像研究

本文从复图像域出发研究多颗卫星SAR(合成孔径雷达)图像之间的频谱关系,利用InSAR技术实现频谱合成提高距离向分辨率。当分布式小卫星的星间基线超过极限时会产生频谱空缺的情况降低成像质量,因此本文引入谱估计的方法,提出了适用于谱估计方法的分布式小卫星SAR图像频域信号模型,分析并比较了GAPES与最大熵谱估计方法对消除频谱空缺问题的性能。

多模态信息融合舰船目标识别研究进展

舰船目标识别的信息源主要来自现代高分辨率成像雷达形成的舰船目标信息,包括高分辨距离像、船舶自动识别系统信息以及合成孔径雷达成像。在对海探测环境相对复杂的情况下,基于单模态信息对海上舰船目标识别的能力有限,而利用多模态信息融合将更有益于实现对海上目标高效的侦察监视和识别。首先,对单模态舰船目标识别方法进行梳理和总结,分析目前不同舰船目标识别方法存在的优势和不足;然后对多模态信息融合舰船目标识别常用数据集进行介绍,并对新方法、新模型进行了深入分析;最后对舰船目标识别未来发展趋势进行展望,为后续基于多模态信息融合的舰船目标识别方法研究提供参考。

基于ACCF-LVD-KT的距离扩展目标运动参数估计与HRRP重构方法

越来越多的空天威胁目标兼具低可观测性和高机动性,因此从低信噪比的距离扩展目标回波中重构高分辨距离像(HRRP)面临很高的技术挑战。文中提出了一种基于相邻互相关-吕分布-Keystone变换的长时间相参积累方法,能够实现变加速运动距离扩展目标的运动参数估计和HRRP重构。首先,利用相邻互相关函数与吕分布实现机动参数估计;然后,根据机动参数估计值进行相位补偿,并联合Keystone变换校正距离徙动;最后,进行相参积累并实现HRRP重构。仿真实验和实测数据处理结果表明:该方法能够实现运动参数估计与HRRP稳健重构。此外,该方法避免了高维参数搜索,计算效率高,具有良好的工程应用前景。

一种基于雷达高分辨距离像的空天时敏目标识别方法

针对空天时敏目标识别问题,提出了一种新的针对雷达高分辨距离像(HRRP)的序贯特征提取方法,并设计了一种基于决策树和支持矢量描述(SVDD)方法的多分类器。该方法首先基于时序HRRP估计目标的径向尺寸,利用序贯脉冲积累对尺寸估计结果进行滑窗处理,获取各个窗内径向尺寸的均值、极差、中值以及结尾均值四种统计特征;然后,将得到的四种特征进行拼接,从而获取更加鲁棒的高维特征;最后,使用基于决策树的多分类SVDD方法(Multi-SVDD-DT)对获取的高维特征进行分类。四类飞机的测量数据实验表明,本文所提方法可以提取出目标的稳健特征,能够有效完成空天时敏目标的识别任务。

基于SVM的小样本不均衡HRRP舰船目标分类方法

针对实测HRRP军船民船分类时出现的小样本不均衡问题,提出一种联合Relief算法和PCA算法的特征提取方法,并引入过采样算法及误差迭代加权方法改进SVM分类器。该分类方法对原始高维HRRP图像进行预处理及特征子空间加权,增强了主要特征的可分性,改进的SVM分类器经过迭代加权后分类效果明显提升。作为比较,针对相同实测HRRP舰船目标数据集,分析了自适应增强SVM分类器的分类效果。实验结果表明:提出的改进核空间的迭代加权Smote-SVM分类方法识别效果更好,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较好的适应能力。

基于双视角距离像序列的空间锥体目标参数估计方法

空间锥体目标在自由段是典型的微动目标。该文研究了基于双视角距离像的空间锥体目标参数估计方法,估计的目标参数包括进动参数和结构参数。首先分析了雷达俯仰角在空间锥体目标自由段的变化情况,并且利用建立的目标进动模型,得到了目标散射中心在雷达视线(RLOS)上的投影方程。然后基于双视角下的距离像序列推导出目标参数的解析解,并引入弹道信息来解决半锥角的估计对信噪比(SNR)要求较高的问题。最后利用电磁计算数据验证了方法的有效性。