雷达目标特征提取的一种方法
雷达图像处理中的特征提取算法
雷达图像处理中的特征提取算法雷达是一种主要用于探测和跟踪目标的电子设备。
雷达探测信号传输距离远、速度快、精度高等优点，因此在现代化战争和民用领域得到广泛应用。
雷达系统要求对采集的信号进行实时处理和分析，以提取目标特征信息。
而特征提取算法是实现这一目标的重要手段之一。
在雷达图像处理中，特征提取算法主要有以下三类：基础特征提取、纹理特征提取和形态学特征提取。
基础特征提取基础特征提取是指从雷达信号中提取目标基本特征的算法，如目标大小、速度等。
其中，最常用的基础特征提取算法是峰值检测。
峰值检测算法利用雷达信号的强度信息，检测出信号中最强的峰值点。
这些峰值点对应着目标反射的最大能量，因此可以用来确定目标的距离和速度等基本特征。
纹理特征提取纹理特征提取是指从雷达图像中提取被测对象纹理信息的算法。
纹理是指物体表面在较小尺度下的结构和规律，通常表现为不规则的暗、亮斑点或其他复杂的形态。
利用不同的纹理特征提取算法，可以实现对不同类型目标的识别和分类。
最常用的纹理特征提取算法是灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换。
GLCM算法是一种基于灰度值的局部纹理特征提取方法，通过计算图像像素灰度值之间的共生统计参数，得到目标的材质特征和空间分布特征。
小波变换算法通过将雷达信号分解成不同频率的小波成分，利用小波尺度变化的特性得到相应的纹理信息。
形态学特征提取形态学特征提取是指从雷达信号中提取目标形态信息的算法。
目标形态信息包括目标的大小、形状、边界和几何特性等。
形态学特征提取算法通常基于二值化或灰度图像，利用形态学运算和结构元素对目标形态信息进行分析。
最常用的形态学特征提取算法是边缘检测和区域生长。
边缘检测算法通过检测目标与背景之间的亮度差异或梯度信息，提取目标轮廓和边缘信息。
区域生长算法则通过对像素相似度进行比较、合并相邻像素来实现目标分割和形态信息提取。
总之，特征提取是雷达图像处理中的重要环节，不同特征提取算法各有优缺点，需要根据具体应用场景进行选择。
一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法
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中图分类号 ： Ｎ ５． Ｔ ９７ ２ ５
文献标 识码 ： Ａ
文章编号： ０９ ８６２０）３ ５ ０ １０－ ９ （ ８０＿ ５ ５ ５ ０ ０
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雷达目标特征提取的一种方法
雷达目标特征提取的一种方法叶其泳;李辉【摘要】针对雷达高分辨率距离像（HRRP）方位敏感性和平移敏感性的问题，在对一维距离像进行预处理的基础上，提取两个平移不变特征：中心矩和熵，并将二者形成组合特征，采用Karhunen—Loeve变换进一步进行特征压缩，运用并比较了最大最小距离判别法和SVM分类器的识别性能．实验结果表明中心矩一熵组合特征提取方法能够显著增强目标的可分性，大大提高识别率。
%In this paper,based on preprocessing technique to radar one-dimensional range profiles,two translation-invariant features-central moments and entropy have been extracted to solve the sensitivity of translation and Orientation,and combined to form new features database, then using Karhunen-Loeve transform for further feature compression. The maximum and minimum distance criterion and the SVM classifier are designed to evaluate and compare the recognition performance. The experimental results show that the new feature extraction methods ,based on combination of the central moments-entropy, can significantly enhance the objectives of separability, and greatly improve the recognition rate.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)021【总页数】4页(P116-118,125)【关键词】高分辨距离像;中心矩;熵;特征提取【作者】叶其泳;李辉【作者单位】西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129;西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129【正文语种】中文【中图分类】TP391.4雷达目标距离像实际上是目标散射回波沿距离维度的发布，含有目标的几何结构信息，对目标识别与分类有重要作用。
雷达目标识别技术
雷达目标识别技术1.引言雷达目标识别（RTR—Radar Target Recognition）是指利用雷达对单个目标或目标群进行探测，对所获取的信息进行分析，从而确定目标的种类、型号等属性的技术。
目前，经过国内外同行的不懈努力，应该说雷达目标识别技术已经在目标特征信号的分析和测量、雷达目标成像与特征抽取、特征空间变换、目标模式分类、目标识别算法的实现技术等众多领域都取得了不同程度的突破，雷达目标识别技术已成功应用于星载或机载合成孔径雷达地面侦察、毫米波雷达精确制导等方面。
但是，雷达目标识别技术还远未形成完整的理论体系，现有的雷达目标识别系统在功能上都存在一定程度的局限性，其主要原因是由于目标类型和雷达体制的多样化以及所处环境的极端复杂性。
本文讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类雷达目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了问题的可能解决思路。
2. 雷达目标识别技术的回顾雷达目标识别的研究始于20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究目标的有效散射截面积。
但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。
几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。
雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。
目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。
原则上，任何一个雷达目标识别系统均可模化为图1所示的基本结构。
雷达遥感图像处理方法与目标识别的基本原理与应用
雷达遥感图像处理方法与目标识别的基本原理与应用概述雷达遥感是一种利用雷达技术获取地球表面信息的遥感技术。
雷达遥感图像处理方法与目标识别是该领域中的关键技术，本文将介绍其基本原理与应用。
一、雷达遥感图像处理方法1. 预处理雷达遥感图像预处理是为了提高后续处理的可靠性和有效性。
包括噪声抑制、几何校正和辐射校正等。
噪声抑制通过滤波、去斑等算法降低雷达图像中的噪声干扰；几何校正将雷达图像与地面实际位置对应起来；辐射校正则是为了消除图像中的辐射差异。
2. 特征提取特征提取是雷达遥感图像处理中的关键一步，目的是将图像中的目标与背景区分开来。
常用的特征包括纹理特征、形状特征和频谱特征等。
纹理特征描述图像中的像素分布和灰度级变化；形状特征描述目标的形态和几何结构；频谱特征描述目标反射和散射特性。
3. 分割与分类分割将雷达图像分为不同的区域，使不同目标或背景出现在不同区域中。
常用的分割算法包括基于阈值、基于边缘、基于区域和基于特征等。
分类将图像中的区域分为不同的类别，以达到目标识别或目标检测的目的。
常用的分类算法包括最近邻分类器、支持向量机、决策树等。
二、目标识别的基本原理目标识别是雷达遥感图像处理的重点任务之一，其基本原理如下：1. 目标特征提取通过特征提取算法提取目标在雷达图像中的特征，包括目标的形状、纹理、尺寸和位置等信息。
这些特征可以用于后续的目标分类和识别。
2. 目标分类通过将目标与已知类别进行比较，将其归入某个类别中。
常用的分类算法包括最近邻分类器、支持向量机和人工神经网络等。
3. 目标检测与定位目标检测是指在雷达图像中找到目标的位置和尺寸。
常用的目标检测算法包括基于阈值、基于边缘和基于模板匹配等。
目标定位是指确定目标在地球表面的精确位置，一般通过地理坐标转换技术实现。
三、雷达遥感图像处理方法与目标识别的应用雷达遥感图像处理方法与目标识别技术在军事、农业、气象和城市规划等领域有广泛应用。
1. 军事雷达遥感图像处理与目标识别在军事领域中具有重要意义。
雷达目标识别中的特征提取方法研究
雷达目标识别中的特征提取方法研究雷达目标识别是现代军事技术中非常重要的一项技术。
在军事作战中，快速、准确地识别目标是保证战斗胜利的重要保障。
而特征提取是实现雷达目标识别的关键技术之一。
本文将探讨雷达目标识别中的特征提取方法研究。
一、背景介绍雷达目标识别是通过雷达探测到目标的反射信号，来识别目标的种类、型号以及运动状态等信息。
而雷达目标的反射信号是受到目标物体的形状、大小、材料、方向等因素的影响。
不同种类的目标的反射信号具有不同的特征，因此，通过特征提取，可以有效地识别目标。
目前，针对雷达目标识别，有多种特征提取方法，如基于时频特征、基于极化特征、基于散射特征、基于光学特征等。
下面，将分别介绍这几种方法。
二、基于时频特征的特征提取方法时频分析是信号处理中一个重要的分析方法。
在雷达目标识别中，时频特征提取方法被广泛应用。
时频分析可以将信号在时域和频域上同时分析，找出信号瞬时频率随时间的变化规律，从而提取出时频特征。
常用的时频特征提取方法包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布等。
其中，小波变换是一种基于多尺度分析的方法，可以提取出信号的时间-频率微观结构信息，具有较好的特征提取效果。
同时，小波变换可以通过选取不同的小波函数来适应不同种类的雷达目标。
三、基于极化特征的特征提取方法极化雷达是一种基于微波的雷达系统，利用极化信息来探测和区分不同雷达目标。
在极化雷达中，天线的发射和接收极化状态可以反映目标的极化特征。
基于极化特征的特征提取方法主要利用雷达信号在不同极化状态下的差异，提取出极化特征信息。
常用的极化特征包括极化反射系数、极化损耗、极化旋转、极化相位等。
通过分析不同极化特征之间的关系，可以识别目标的种类以及表面属性等信息。
四、基于散射特征的特征提取方法雷达信号在目标表面反射和散射时，会产生不同的散射特征。
基于这些散射特征，可以提取出目标的散射信息，从而识别目标。
常用的散射特征包括雷达散射截面、散射模型、相干散射矩阵等。
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析一、引言雷达（Radar）系统是一种利用电磁波对目标进行跟踪和探测的设备。
随着科技的进步和各个领域对雷达系统的需求增加，雷达的信号处理和目标识别算法变得更加重要。
本文将对雷达系统的信号处理和目标识别算法进行深入分析。
二、雷达原理和信号处理雷达系统利用发送出去的电磁波与被目标反射回来的电磁波之间的时间差和频率差来测量目标的距离和速度。
在雷达信号处理中，需要对接收到的信号进行一系列的处理，以提取出有用的信息。
1. 预处理预处理是信号处理的第一步，其目的是将原始信号转换为能够提供更多信息的形式。
其中包括抗干扰处理、时延或频率的补偿、动态范围的优化等。
2. 目标检测目标检测是雷达信号处理中的核心环节。
常用的目标检测算法包括：常规滤波器法、匹配滤波器法、CFAR（恒虚警率）检测法等。
这些算法可以利用雷达信号与背景噪声之间的差异来检测出目标的存在。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的距离分辨率。
通过对返回的一系列脉冲信号进行加权和积累，可以将相邻脉冲之间的能量对比增大，从而提高目标分辨能力。
4. 构建回波信号的径向速度信息雷达系统可以利用多普勒效应测量目标的速度。
在信号处理中，可以通过采用FFT（快速傅里叶变换）等算法，将时间域的信号转换到频率域，从而得到目标的速度信息。
三、目标识别算法分析目标识别是在得到目标的距离、速度等信息后，进一步对目标进行分类和识别的过程。
目标识别算法需要从海量的目标数据中提取出有效特征，并进行合理的分类和判别。
1. 特征提取特征提取是目标识别的重要环节。
常用的特征包括目标的形状、反射率、运动轨迹等。
常用的特征提取算法有：HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、CNN（卷积神经网络）等。
2. 分类和判别在得到目标特征后，需要通过分类和判别算法将目标进行识别。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、最近邻（k-NN）和深度学习等。
激光雷达的工作原理及数据处理方法
激光雷达的工作原理及数据处理方法激光雷达（Lidar）是一种利用激光器发射激光束并接收反射回来的光束以获取目标信息的传感器。
它广泛应用于遥感、测绘、自动驾驶、机器人等领域。
本文将详细介绍激光雷达的工作原理以及数据处理方法。
一、激光雷达的工作原理激光雷达主要通过发射和接收激光束来测量距离和获取目标的空间信息。
其工作原理如下：1. 激光束的发射激光雷达首先通过激光器产生一束高能、单色、相干的激光束。
该激光束经过光路系统聚焦后，以高速射出。
通常的激光雷达采用的是脉冲激光技术，激光束以脉冲的形式快速发射。
2. 激光束的传播与反射激光束在传播过程中，遇到目标物体后会部分被反射回来。
这些反射的激光束携带着目标物体的信息，包括距离、强度和反射角等。
3. 激光束的接收与测量激光雷达的接收器接收反射回来的激光束，并将其转化为电信号。
接收到的激光信号经过放大、滤波等处理后，被转化为数字信号进行进一步处理和分析。
4. 目标信息的提取与计算通过对接收到的激光信号进行时间测量，可以计算出激光束从发射到接收的时间差，进而得到目标物体与激光雷达之间的距离。
同时，激光雷达还可以通过测量反射激光的强度，获取目标物体的表面特征信息。
二、激光雷达的数据处理方法激光雷达获取的数据通常以点云（Point Cloud）的形式呈现。
点云数据是由大量的离散点构成的三维坐标信息，可以反映目标物体的形状、位置和细节等。
对于激光雷达数据的处理，常见的方法包括：1. 数据滤波激光雷达采集的原始数据中，通常会包含一些噪声点或异常点。
为了提高数据的质量，需要进行数据滤波处理。
滤波算法可以通过去除离群点、消除重复点和平滑曲线等方式，提取出目标物体的真实形态。
2. 点云配准当使用多个激光雷达设备或连续采集点云数据时，需要将不同位置或时间的点云进行配准。
点云配准可以通过地面特征或边缘特征的匹配，将多个点云数据对齐，形成一个整体的场景。
3. 物体分割和识别通过对点云数据的分割和分类，可以将不同的目标物体提取出来，并进行识别和分析。
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1.1
特征提取
方位敏感性及其预处理 松弛 距 离像 的 方 位敏 感 性 可以 减 少 模 板 的 数 目 ， 降 低 识
别运算量是距离像识别中的一个重要问题 。 对于一维距离像 目标 识 别 ， 我 们 通 过对 目 标 的每 一 角 域建 立 对 应 一 个 模 板 的 分 角 域来 消 除 转动 带 来 的姿 态 敏 感性 ， 即 采 用 平 均 距 离 像 方 法 松弛 距 离 像的 方 位 敏感 性 [4]。 也 可以 在 特 征 提 取 与 压 缩 过 程中 ， 通过提取目标的不敏感特性 ， 消除转动带来的影响 。 如
雷达目标距离像实际上是目标散射回波沿距离维度的 发 布 ，含 有 目 标 的 几 何 结 构 信 息 ，对 目 标 识 别 与 分 类 有 重 要 作用 。 但 HRRP 对目标的姿态变化和距离向的平移变化都很 敏感 ， 这 使 得目 标 识 别中 测 试 距离 像 应 与模 板 库 进 行 类 别 、 方位 、 平移三维的匹配搜索 ， 实时处理困难 。 距离像的方位敏 感性 直 接 影响 模 板 的存 储 量 ， 松弛 方 位 敏感 性 对 减 少 模 板 数 目 ， 降低识别运算量具有重要意义 。 研究表明 ， 一定角域内的 平均 距 离 像对 目 标 姿态 变 化 具有 良 好 的稳 健 性 ， 可 作 为 特 征 建立模板库 。 距离像的平移主要是由目标相对雷达的径向位 移引 起 的 ， 平移 敏 感 性使 识 别 过程 中 必 须进 行 平 移 配 准 ， 代 表方 法 是 滑动 相 关 法 ， 通 过 求 相关 峰 进 行平 移 补 偿 。 平 移 配 准缺 点 是 运算 量 大 ， 提取 距 离 像的 平 移 不变 特 征 在 特 征 域 对 目 标 进 行识 别 则 可以 避 免 平移 配 准 问题 ， 从 而 减 少 运 算 量 [1]。
第 20 卷
第 21 期
电子设计工程
Vol.20
No.21
Electronic Design Engineering
2012 年 11 月 Nov. 2012Leabharlann 雷达目标特征提取的一种方法
叶其泳， 李 辉
（ 西 北工业 大学 电子信息 学院 ， 陕西 西安 710129 ） 摘要 ： 针对 雷 达 高分 辨 率 距离 像 （HRRP ） 方 位 敏 感 性和 平 移 敏 感 性的 问 题 ， 在对 一 维 距离 像 进 行 预 处 理 的 基 础 上 ， 提 取 两 个 平 移 不 变 特 征 ： 中 心 矩 和 熵 ， 并 将 二 者 形 成 组 合 特 征 ， 采 用 Karhunen-Loeve 变 换 进 一 步 进行 特 征 压 缩 ， 运 用 并 比较 了 最 大 最小 距离 判 别 法和 SVM 分 类 器 的 识别 性 能 ， 实验 结 果 表 明 中心 矩 - 熵 组 合 特 征 提 取 方 法 能 够 显 著 增 强 目 标 的 可 分 性 ， 大大 提 高 识别 率 。 关键词 ： 高分 辨 距离 像 ； 中心 矩 ； 熵 ； 特 征 提 取 中图分类号 ： TP391.4 文献标识码 ： A 文章编号 ：1674－6236 （2012 ）21-0116-03
笔者采用目标一定角域的平均距离像提高方位的稳健 性 ， 在此 基 础 上提 取 归 一化 一 维 距离 像 的 中心 矩 特 征 和 熵 特 征 ， 得 到 中 心矩 和 熵 组合 特 征 。 分别 采 用 最 大 最 小 距 离 判 别 法 ， 支 持 向 量机 （SVM ） 进 行 识 别 ， 仿 真 实 验 表 明 ， 中 心 矩 和 熵 组合特征具有良好的可分性 ， 可较好地提高识别性能 。
A new feature extraction method for radar target recognition
YE Qi-yong ， LI Hui
（School of Electronics＆Information ， Northwestern Polytechnical University ， Xi ’an 710129 ， China ）
Abstract: In this paper，based on preprocessing technique to radar one-dimensional range profiles，two translation-invariant features-central moments and entropy have been extracted to solve the sensitivity of translation and Orientation，and combined to form new features database， then using Karhunen-Loeve transform for further feature compression. The maximum and minimum distance criterion and the SVM classifier are designed to evaluate and compare the recognition performance. The experimental results show that the new feature extraction methods ，based on combination of the central moments-entropy， can significantly enhance the objectives of separability， and greatly improve the recognition rate. Key words: high range resolution profile ； central moments ； entropy ； feature extraction