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通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性,并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题,提出两种比较实用的解决方案。 相似文献
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为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题,提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先,分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习,分别得到目标和干扰的稀疏字典;然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达;最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差,利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明,在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下,识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%,证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。 相似文献
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研究了宽带高分辨雷达目标识别问题,基于目标一维距离像,提取目标散射中心特征,并根据该特征设计了简单目标的目标分类器,利用暗室测量得到的缩比模型高分辨回波数据进行识别,结果表明该识别方法具有良好的识别性能。 相似文献
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高分辨距离像(HRRP)目标识别算法很多,在其利用高分辨距离像蕴含的目标结构信息的同时,也需要面对数据量巨大的难题。事实上,尽管高分辨距离像数据量巨大,但却是稀疏的,然而利用其稀疏特性进行识别的方法却不多。为此,提出了一种基于压缩感知稀疏表示方法实现目标识别的算法。该算法首先采用遗传正交匹配追踪(OMP)算法对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得类别字典,然后根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,所提算法简捷、识别率更高,相较于常规算法识别率提高最多可达20%,并且在受到噪声干扰情况下依然能够稳健地识别目标。 相似文献
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传统雷达高分辨一维距离像(High-resolution Range Profile,HRRP)目标识别方法只利用目标幅度信息而丢失其相位信息,这势必会造成信息不完备。为解决此问题,提出将深度极限学习机从实数域扩展到复数域,以有效提取复HRRP序列的深层潜在结构信息。同时为更好地保持数据间的邻域信息,将流形正则化引入到网络模型训练过程中,提出流形正则深度复极限学习机。在雷达暗室测量数据上的实验结果表明,所提算法相比常用的深度学习模型具有更好的识别效果和更快的训练速度,验证了算法的有效性。 相似文献
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介绍了频率步进雷达信号实现距离高分辨的工作原理。针对采用步进频信号的某W频
段末制导雷达在系统调试过程中,由于频率源本振和激励源不同频点的相位差不同造成距离
像畸变的情况,分析了信号相位变化对高分辨距离像的影响,根据步进频信号距离高分辨的
原理,提出一种对各频点间相位差进行相位补偿的方法。计算机仿真结果表明
其可行性,并在试验中对该方法进行了验证。通过该方法可以不用对步进频信号各频点的相
参性过高要求,即可得到高分辨距离像,达到理想的距离分辨率,有效降低了W频段频率源
设计和调试的难度。 相似文献
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在宽带系统中如何测距是高分辨雷达亟待解决的问题,本文针对步进频信号提出了一种新的距离误差提取方法。该方法利用步进频脉压结果的泄漏,首先建立脉压包络次大值与目标距离的对应表,然后用实际脉压结果的归一化次大值查表得到目标的距离。仿真结果表明,这种方法与宽度最优波门的波形分析法性能相当,且抗相邻散射点干扰的能力更强。 相似文献