基于SVM的雷达目标高分辨距离像识别研究

本文从模式分类角度讨论基于高分辨距离像(HRRP-high resolution range profile)的雷达目标识别问题,对基于支持向量机(SVM-Support Vector Machine)的高分辨距离像识别方法进行了研究.使用SVM对3类目标的HRRP进行了分类识别,并在同样条件下与基于模板匹配的识别方法进行了比较.结果表明,使用SVM具有更高的分类正确率和更好的泛化性能.     

一种基于SVM的雷达目标识别算法

针对目前支持向量机多类分类方法存在的缺点,丈中对支持向量机的高斯核函数进行改进,并提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案.基于3种雷达目标的HRRP数据,设计了相应的预处理算法,利用改进的SVM分类法用于高分辨距离像的雷达目标识别.从实验目标姿态稳定性、训练集大小稳定性和抗噪能力三个方面验证改进SVM的稳健性.     

基于核函数正则变换的HRRP识别法

雷达高分辨距离像包含了目标的结构信息,在雷达目标识别领域有良好的应用前景.应用核函数的分类方法有很强的泛化能力,本文将核函数的思想引入正则变换,提出核函数正则变换,该变换能在考虑各类样本整体和个别特性的同时提取非线性特征,将其与线性支持向量机结合实现目标分类.用实测数据仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

基于核函数正则变换的HRRP识别法

雷达高分辨距离像包含了目标的结构信息,在雷达目标识别领域有良好的应用前景.应用核函数的分类方法有很强的泛化能力,本文将核函数的思想引入正则变换,提出核函数正则变换,该变换能在考虑各类样本整体和个别特性的同时提取非线性特征,将其与线性支持向量机结合实现目标分类.用实测数据仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性，对一定角域内的HRRP非相干平均，提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量，采用Karhunen-Loeve变换进一步进行特征压缩，建立相应的支撑矢量机（SVM）分类算法，与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较，该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率，具有良好的推广能力。     

基于中心矩特征的雷达HRRP自动目标识别

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性,对一定角域内的HRRP非相干平均,提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,采用Karhunen-Loeve变换进一步进行特征压缩,建立相应的支撑矢量机(SVM)分类算法.与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较,该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率,具有良好的推广能力.     

基于灰色关联和不确定推理的HRRP 目标识别

由于HRRP 固有的信息有损压缩,利用单帧HRRP 样本进行目标识别时, 存在经典算法识别率较低而改进后的算法一般复杂度较高的问题。为获得更加稳健、可信的识别效果,文中基于MYCIN 模型,引入灰色关联算子,构造了不确定因子,提出了一种基于HRRP 序列的雷达目标识别方法。基于五种飞机模型高分辨距离像数据的仿真实验表明:与单样本的识别算法相比,所提出的算法具有识别精度高、稳定性好、抗干扰能力强等优点,具有较好的工程应用前景。     

基于卷积神经网络的雷达目标HRRP分类识别方法

卷积神经网络通过卷积和池化操作提取图像在各个层次上的特征进而对目标进行有效识别,是深度学习网络中应用最广泛的一种。文中围绕一维距离像雷达导引头自动目标识别,开展基于卷积神经网络的目标高分辨距离像分类识别方法研究。首先,基于空中目标一维距离像姿态敏感性仿真生成近似平行交会条件下不同类型目标的高分辨距离像数据集;其次,构建一种一维卷积神经网络结构对目标高分辨距离像进行分类识别;作为比较,针对同类高分辨距离像数据集,分析了主成分分析-支持向量机方法的目标分类识别效果。结果表明:基于卷积神经网络的目标分类识别算法有更好的识别能力,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较强的适应性。     

基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别

为了改善基于卷积神经网络（CNN）的雷达目标识别模型的泛化能力,本文将深度适配网络（DAN）方法引入到高分辨一维距离像（HRRP）目标识别中。为了进一步提高DAN方法的性能,创新性地提出了混合核函数MMD代替传统DAN中的多核MMD,设计了基于混合核函数的MMD损失函数。本文使用服从瑞利分布的海杂波来干扰目标域数据。网络模型中使用一维CNN提取特征,使用混合核函数DAN来减少源域和目标域间特征分布的差异。实验表明,相对常规迁移学习方法和DAN方法, 在海杂波影响下该方法可将目标域数据识别率提高15%左右,显著提高了模型的泛化性能和鲁棒性。     

基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

基于一维距离像序列的弹道目标融合识别研究*

一维距离像是宽带雷达目标识别的重要特征之一.本文根据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型.然后提取具有平移不变性的中心矩和双谱作为待识别特征向量,并分别使用K-L变换和局部双谱法对提取到的中心矩和双谱特征进行降维.将降维后的特征分别输入支持向量机进行分类识别,最后将支持向量机的输出进行决策级融合,得到待识别目标的识别概率.与基于单特征量的识别方法相比,本文提出的方法不仅具有较高的识别率,而且具有良好的抗噪能力.     

基于线性动态模型的雷达高分辨距离像小样本目标识别方法

为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题,该文提出一种基于线性动态模型的小样本目标识别方法。首先分析了距离像频谱的统计特性,然后从其广义平稳性出发,使用线性动态模型对距离像频谱幅度建模,并用期望最大化算法估计模型参数。实测数据的实验结果表明：即使在很少的训练样本条件下,该方法仍能获得较高的正确识别率和良好的拒判性能。     

基于一维距离像的飞机目标识别

针对基于多散射中心模型回波的一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)难以真实反映复杂目标散射特性的问题,研究了基于电磁散射模型回波的生成方法和HRRP 宽带特征提取方法。首先应用等效电磁流法(Method of Equivalent Currents, MEC)棱边修正的物理光学(Physical Optics, PO)算法解算飞机目标动静态电磁散射特性;其次基于目标散射场数据,生成目标回波、仿真HRRP 序列,提取目标宽带特征信息;最后求解了目标在设定航迹下的平均识别率,量化分析了信噪比对目标识别率的影响。理论分析与仿真结果表明:当信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)大于5 dB 时,基于电磁散射建模的平均识别率相对基于传统的多散射中心模型提升了20%。     

基于联合稀疏性的多视全极化HRRP目标识别方法

该文考虑利用连续获取的多视全极化高分辨距离像(High Range Resolution Profile, HRRP)进行目标识别的问题。多视全极化HRRP样本包含了3个层次的先验信息：样本内各分量来自同一目标;单视内4种极化组合方式下的HRRP均对应相同的目标姿态;相同极化方式下的多视观测是相关的。为有效利用上述信息进行目标识别,该文提出一种基于联合稀疏表示的多视全极化HRRP目标识别方法。该方法约束各分量对应的稀疏表示系数共享原子级的稀疏模式。原子级稀疏约束使得从各极化字典中选择来自相同姿态的字典原子对样本中各分量进行稀疏表示,可以有效利用上述3个层次的先验信息进行目标识别。利用目标电磁散射数据对所提方法进行了验证,结果表明,该方法具有较好的识别性能,并且对噪声具有良好的鲁棒性。     

高分辨距离像识别中支持向量机分类技术研究

核函数参数对支持向量机分类器性能有很大影响。首先定性分析了核函数参数对分类器分类边界的影响,然后基于高分辨距离像比较了各种泛化误差估计方法性能,得到了适合高分辨距离像识别的泛化误差估计方法,最后基于该方法优化支持向量机分类器参数实现了对4类目标的分类识别,通过识别混淆矩阵、识别ROC曲线验证了有效性。     

基于相对平均误差的高分辨距离像目标识别算法

相似度计算是基于模板匹配的高分辨距离像自动目标识别研究中的核心问题之一。该文从误差计算方法和相似度测量准则两方面对相似度计算方法的选取进行了深入的讨论,提出一种基于相对平均误差的相似度计算方法。实验结果证明,与目前普遍使用的基于绝对均方误差的模板匹配方法相比,基于相对平均误差的模板匹配方法具有更强的目标识别能力、更好的识别鲁棒性,以及在模板角域增大、模板数量明显降低的情况下,仍具备较高的识别能力,为工程上处理高识别率与低模板数量之间的矛盾问题提供了一种有效的解决方法。     

基于支持向量机的红外成像自动目标识别算法

本文针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,提出了一种利用若干二维图像识别三维目标的自动目标识别算法,并引入支持向量机作为分类器．仿真试验结果表明,该算法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题．同时,通过比较,证明该算法比传统识别算法拥有更高的识别率．     

一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法

 针对雷达高分辨距离像(HRRP)的幅度敏感性,现有HRRP雷达自动目标识别(RATR)方法一般简单地能量归一化.本文借鉴切空间距离的思想,提出一种利用HRRP回波强度信息提高识别精度的方法,实测数据仿真试验证明与传统方法相比,该方法可提高识别率约5个百分点.