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基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法

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电子学报 2023年第3期51卷 527-536页

作者：杨威李玮杰刘永祥黎湘国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

非合作目标识别常常面临少量不完备的训练样本、训练样本与测试样本信噪比不一致等现象,本文为此提出了一种基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法.该方法沿格拉斯曼流形中测地线积分提取不变特征,且通过核函数映射可获... 详细信息

非合作目标识别常常面临少量不完备的训练样本、训练样本与测试样本信噪比不一致等现象,本文为此提出了一种基于测地线流式核的雷达目标高分辨距离像鲁棒识别方法.该方法沿格拉斯曼流形中测地线积分提取不变特征,且通过核函数映射可获得解析特征提取表达式.该方法还可作为预处理手段对数据降噪,进一步提高其他算法的识别准确率.实验结果表明,对于信噪比失配和少量不完备样本等问题,该方法都具有鲁棒目标识别能力,并且满足实时性要求.

关键词：雷达目标识别高分辨距离像测地线流式核迁移学习信噪比失配

一种基于雷达高分辨距离像的空天时敏目标识别方法

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航空兵器 2022年第2期29卷 13-18页

作者：邱祥风霍凯张新禹姜卫东国防科技大学电子科学学院长沙410073

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... 详细信息

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。

关键词：时敏目标高分辨距离像径向尺寸估计多分类器设计决策树目标识别雷达

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高分辨距离像循环相关复合精确测速方法

系统工程与电子技术 2011年第11期33卷 2359-2362,2367页

作者：李民周共健赵彬权太范毕波哈尔滨工业大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150001 北京遥感设备研究所毫米波系统技术研究重点实验室北京100854

为解决目标径向速度对步进频率信号高分辨距离像的影响,以精确速度补偿为目的,设计了一种正负正步进跳频波形,以两帧正跳频脉冲序列和一帧负跳频脉冲序列作为一测速组。提出了一种高分辨距离像循环相关复合精确测速方法,通过粗细估值的... 详细信息

为解决目标径向速度对步进频率信号高分辨距离像的影响,以精确速度补偿为目的,设计了一种正负正步进跳频波形,以两帧正跳频脉冲序列和一帧负跳频脉冲序列作为一测速组。提出了一种高分辨距离像循环相关复合精确测速方法,通过粗细估值的复合得出速度精确估计值,并用于下一组脉冲序列的速度补偿。仿真结果表明该方法测速精度高,具有良好的抗噪声性能和抗目标机动性能,且运算量较小,适用于实时性要求较高的信号处理系统。

关键词：步进频率信号高分辨距离像精确速度测量循环相关

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高分辨距离像数据的检测新方法

西安电子科技大学学报 2010年第2期37卷 260-266,284页

作者：夏宇垠冯大政李涛西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室陕西西安710071

针对宽带雷达多次回波间的距离单元走动问题,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用约束平移时延量的包络对齐法对各次回波进行对齐,再用窗函数估计目标的长度和位置,最后采用双迭代法对目标的导向矢量进行估计,得到... 详细信息

针对宽带雷达多次回波间的距离单元走动问题,提出了一种对高分辨距离像数据进行目标检测的新算法.先用约束平移时延量的包络对齐法对各次回波进行对齐,再用窗函数估计目标的长度和位置,最后采用双迭代法对目标的导向矢量进行估计,得到最终的检测算子,并简要证明了该算法具有全局渐进收敛和恒虚警率的特性.两类飞机实测数据的实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,当检测概率为80%时,本算法至少有1.4 dB的改善.

关键词：宽带雷达目标检测高分辨距离像恒虚警率检测算子迭代方法

基于分组稀疏分析的高分辨距离像目标识别算法

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火力与指挥控制 2022年第1期47卷 15-19页

作者：段沛沛雒明世西安石油大学计算机学院西安710065

因目标所处环境及探测用宽带雷达工作机理等因素的制约,实测距离像样本不仅繁多且可能混有干扰,为克服因此带来的识别困难,优化识别效果,稀疏分析提供了一类压缩样本数据并提升数据分析质量的研究思路。提出了一种依据分组稀疏分析策略... 详细信息

因目标所处环境及探测用宽带雷达工作机理等因素的制约,实测距离像样本不仅繁多且可能混有干扰,为克服因此带来的识别困难,优化识别效果,稀疏分析提供了一类压缩样本数据并提升数据分析质量的研究思路。提出了一种依据分组稀疏分析策略开展雷达一维距离像稀疏分解,从而识别目标的方法。为了进一步改善识别算法的噪声鲁棒性,提升其实用性,算法在样本稀疏分析环节依信噪比开展了分解参数的调整。实验结果表明:对比同类识别算法,文中方法求解过程简洁,适用范围也相对更广;而较之一些不同类型的常规算法,文中方法则具备更好的噪声鲁棒性及更高的识别率。

关键词：雷达自动目标识别高分辨距离像稀疏分析正交过完备组合字典

基于时频分析与深度学习的高分辨距离像雷达目标识别

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应用科学学报 2022年第6期40卷 973-983页

作者：聂江华肖永生黄丽贞贺丰收南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所江苏无锡214063

传统的基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)雷达目标识别方法易受噪声影响,为此提出一种基于时频分析与深度学习的HRRP雷达目标识别方法。首先使用生成模型对低信噪比的HRRP数据进行处理,以提高数据的信噪比,生成模... 详细信息

传统的基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)雷达目标识别方法易受噪声影响,为此提出一种基于时频分析与深度学习的HRRP雷达目标识别方法。首先使用生成模型对低信噪比的HRRP数据进行处理,以提高数据的信噪比,生成模型采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)和所提出的约束朴素最小二乘生成对抗网络(constrained naive least squares generative adversarial network,CN-LSGAN);其次将处理后的数据分别进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和小波变换(wavelet transform,WT),得到二维时频数据;最后利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行识别。实验结果表明,CN-LSGAN相对DCGAN能够更好地提高信噪比,WT相比STFT得到的数据更能获取HRRP特征信息,因而基于CN-LSGAN,WT与CNN的HRRP雷达目标识别方法具有更好的识别效果。

关键词：雷达目标识别高分辨距离像约束朴素最小二乘生成对抗网络深度卷积生成对抗网络时频分析

双基地ISAR高分辨距离像联合稀疏反演方法

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现代雷达 2022年第5期44卷 19-26页

作者：孙麟刘波游屈波谭瑞捷温卓漫徐旺电子信息控制重点实验室成都610036

双基地雷达是分布式雷达系统的基本构成单元,文中推导了双基地逆合成孔径雷达构型下的回波信号模型,从理论上证明了目标的高分辨距离像具有联合稀疏特性。为了解决双基地夹角使距离分辨率恶化的问题,文中提出一种基于双曲正切混合范数... 详细信息

双基地雷达是分布式雷达系统的基本构成单元,文中推导了双基地逆合成孔径雷达构型下的回波信号模型,从理论上证明了目标的高分辨距离像具有联合稀疏特性。为了解决双基地夹角使距离分辨率恶化的问题,文中提出一种基于双曲正切混合范数的联合稀疏反演算法,通过合理的参数设置可促进高分辨距离像的联合稀疏,能较好地消除双基地夹角对距离分辨率的影响,在较低信噪比的条件下获得比传统稀疏反演算法更好的反演性能。仿真结果验证了文中方法的有效性。

关键词：双基地雷达逆合成孔径雷达联合稀疏反演高分辨距离像

一种噪声环境下的雷达目标高分辨率距离像鲁棒识别方法

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雷达学报 2020年第4期9卷 622-631页

作者：李玮杰杨威黎湘刘永祥国防科技大学电子科学学院

随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络(CNN)的雷达高分辨率距离像(HRRP)数据识别方法... 详细信息

随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络(CNN)的雷达高分辨率距离像(HRRP)数据识别方法,通过增强训练集和使用残差块、inception结构和降噪自编码层增强网络结构,实现了在较宽信噪比范围下的较高识别率,其中在信噪比为0 dB的瑞利噪声条件下,识别率达到96.14%,并分析了网络结构和噪声类型对结果的影响。

关键词：目标识别高分辨距离像噪声环境卷积神经网络

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基于幅空联合分布的高分辨距离像检测方法

国外电子测量技术 2023年第2期42卷 157-163页

作者：汤留阳齐向阳范怀涛中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

传统的高分辨距离像检测法本质上是将检测窗内大于固定门限值的距离单元积累,从而确定目标的有无,这些方法忽略了目标散射点在空间中连续分布的特点,易将检测窗内明显远离目标的强噪声点积累,造成检测率下降。针对这个问题,提出一种基... 详细信息

传统的高分辨距离像检测法本质上是将检测窗内大于固定门限值的距离单元积累,从而确定目标的有无,这些方法忽略了目标散射点在空间中连续分布的特点,易将检测窗内明显远离目标的强噪声点积累,造成检测率下降。针对这个问题,提出一种基于幅空联合分布的高分辨距离像检测方法,该方法联合目标散射点幅值空间分布两个维度的信息,使用迭代聚类对检测窗内高分辨距离像分割,并结合虚警率计算检测门限。通过积累目标能量来确定检验统计量,将其与检测门限对比判断目标有无。使用了4种典型的散射点分布模型和一个实测目标的距离像进行Monte Carlo试验,验证了提出的检测器比传统检测器有更好的检测性能。

关键词：高分辨距离像目标检测幅空联合分布聚类