文档介绍：标识别时对目标姿态、散射点个数、信噪比的敏感性等问题,说明荒摘要结合功率谱的统计特性,提出一种基于标准化数据判决分析奶豻研究了高分辨距离像的平移不变特征一中心矩特征向量的识别方法。考虑到研究了距离像识别中的一个关键问题一目标角域数目的确定及角域划分。雷自世纪年代以来,战场感知对信息获取提出越来越高的要求,雷达自动目标识别狻碌难芯苛煊蛴υ硕8叻直媛世状锏姆⒄刮狝的研究提供了强有力的技术支持。由于雷达高分辨距离像能够提供目标沿距离方向的几何结构信息,且具有易于获取和处理的独特优势,使得基于的际跏艿皆嚼丛蕉嗟墓刈ⅰT谇叭斯ぷ鞯幕∩希疚淖胖匮芯縃的特征提取和目标分类两个方面的相关理论与技术,主要工作概况如下:从散射点模型出发,讨论了高分辨距离像的特性及用于识别时的需要考虑的几个关键问题。比较了利用逆浠玫降耐ǔR庖迳系母叻直婢离像、利用直娌问兰频玫降木嗬胂裼肜肕算法从目标回波中得到的超分辨距离像。结合仿真实验,详细分析了直婢嗬胂裼糜谀作为提高识别性能的超分辨算法用于距离像识别中。一研究了高分辨距离像识别中的功率谱特征的特征压缩问题。仿真实验说明功率谱低频特征分量之间存在较强的相关性。详细分析了几种现有的特征压缩方法,征压缩方法,并分析了其性能提高的机理。基于外场实测数据的识别结果表明,本文给出的方法在降低维数的同时,可以明显提高识别性能,且具有较好的鲁棒性。中心矩特征的目标姿态敏感性,由一定方位角内的平均距离像松弛方位敏感性,然后提取平均像的中心矩特征向量。采用具有良好推广能力的多类支撑向量机进行分类。与基于中心矩特征的椒ê突谠季嗬胂竦腗方法相比较,本文方法减少计算量的同时具有较高的识别率,基于实测数据的仿真实验结果表明本文方法是有效的。研究了多次距离像的识别问题。由于距离像的目标方位敏感性,单次距离像的识别性能常常受到限制。在许多雷达系统中,可以得到多个独立距离像样本。本文在生成模板特征和测试特征时均利用了平均像和方差像作为特征,,并给出了快速算法。与最大似然准则及椒ń斜冉希疚姆椒ㄐ阅芟嗟钡ù蟠蠼档土似揭破ヅ涞募扑懔俊给出了基于实测数据和仿真数据的识别实验,结果表明本文方法是有效的。雷达信号处理国家重点实验室
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达高分辨率距离像具有目标姿态敏感性的特点,在识别时的一种解决方法是对目标不同角域建立不同的统计模型。在给定系统参数条件下,选择目标划分角域个数及每个角域覆盖范围是影响识别器运算量及识别性能的关键。本文给出了一种基于数据的自适应学习上述分类器参数的算法,采用联合高斯分布来描述在目标一个角域内的统计特性,在贝叶斯框架下通过迭代算法来确定数据划分边界,并自动确定目标角域个数,在目标识别中的应用中具有现实意义。基于联合高斯分布的数据模型通过迭代算法来确定数据划分边界,并自动确定目标角域个数。与等间隔数据划分方法相比,本文方法在降低识别运算量的同时,可以提高识别性能。关键词:雷达目标识别,高分辨距离像,平移不变特征,功率谱特征,中心矩特征向量,多次距离像识别,角域划分旦基于高分辨距离像的雷达目标识别方法研究西安电子科技大学博士论文
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本人签名:盔氢嘶.;;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:,除了本文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容外,,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内客;:日期:
第一章绪论§高分辨雷达目标识别的研究背景目标对雷达信号的调制由目标本身的几何和物理结构特性所决定川。雷达目标随着现代电子信息技术、材料技术、航空技术等诸多学科的飞速发展,现代战争逐渐发展成为以高技术信息战、电子战为中心的战争,因此,对战场动态信息的实时监测和处理是关系到战争胜败的重要因素。雷达从诞生以来就一直在军事领域起着十分重要的作用,雷达最原始的功能是对远距离目标进行检测和定位。随着现代先进武器系统的发展和军事电子技术的