雷达目标识别性能优化研究
雷达的目标识别技术
雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。
一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。
地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。
1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。
信号带宽与时间分辨率成反比。
例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。
其基本原理如图1所示。
2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。
若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。
线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。
当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。
根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。
通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。
该方法对复杂形状的目标识别很困难。
3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。
通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。
根据目标振动频谱进行目标识别。
传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。
点状目标的回波宽度等于入射波宽度。
一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。
通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。
目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。
最大熵原理在雷达杂波仿真中的应用
文章 编 号 ：０ ６ ９ ４ （０ １０ — ０ ２ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ）３ ０ ２ — ４
计
算
机
仿
真
２１年３ ０１ 月
最 大 熵 原 理 在 雷 达 杂 波 仿 真 中 的应 用
王旭 明 ， 蔡金 燕 ， 明秋 任
（ 械 工程 学 院 ，，ｗ ｉｈ ｗａ ｕ ｌ ｈ ｄ ｂ Ｍａ ｔｒ Ｕ ｉ ｅｓｔ ｓｕ ｅ ｏ ｅ ｅ ｌ ｙｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ Ｘ ａ ａ ｒ ｈ ｃ ｓｐ ｂ ｉ ｅ ｙ Ｍｃ ｓｅ ｎ ｖ ｒ ｉ ｓ ｙ，ｉ ｓ ｄ ｔ ｘ ｍｐ ｉ ｈ ｌｏｉ ｍ ｎｒ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｆ ｔ ｏ
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｍ ａ ｉ ｕ ｔ ｏ ｙ Ｐｒ ｎ ｉ ｌ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｘ ｍ ｍ Ｅｎ ｒ ｐ ｉ ｃ ｐ ｅ
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摘要 ： 在雷达 目标识 别性能优化的研究 中， 杂波是雷达信号检测与处理的固有环境， 雷达杂波的建模与仿真对于研究最佳检
测 理 论 、 计 杂 波抑 制 处 理 器 、 设 雷达 信 号 模 拟器 的研 制 等都 有 重 要 意 义 。针 对 当 前 杂波 仿 真 方 法计 算 较 为 复 杂 的问 题 ， 出 提 了将 最大 熵 原 理 引 入到 雷 达 杂 波仿 真 中 ， 论 了最 大 熵 原理 在 求 取 杂 波 的 幅度 概 率 密度 函数 中 的应 用 ， 绍 了舍 选 法 生 成 讨 介 给 定 概 率 密度 函 数 的伪 随机 数 的 Ｍｏｔ Ｃ ｒ ｎｅ ａｏ仿 真 方法 。文 章 通 过 Ｍｃ ｓ ｒ 学 ＩＩ ｌ Ｍａｔ 大 ｅ ＰＸ雷达 的一 组 实 测杂 波 数 据 对算 法 进 行 了验 证 ， 果 表 明 ， 真 数 据 与 实测 数 据 具 有很 高 的吻 合度 。 结 仿 关 键 词 ： 达 杂 波 ； 真 ； 大 熵原 理 ； 率 分布 雷 仿 最 概 中 图 分类 号 ：Ｎ ５ Ｔ ９５ 文献 标 识 码 ： Ａ
超宽带雷达及目标识别技术研究进展
不 同于传 统低 分辨 雷 达 ，Ｕ Ｒ从信 号 的 发 ＷＢ 射 、接收 到处 理 都更 多地 涉 及 到系 统及 目标 的 瞬 态 电磁 特性 ， 因此 ， 该新 型雷 达相 关理 论 的研 究 既 非 常 复杂 又孕 育着 新 的学 术课 题 ．Ｕ Ｒ技 术 一 ＷＢ 方 面可 以更有 效地 抑 制杂 波 和干 扰 的影 响 ， 一 另 方 面可 通过 更灵 活 的信息 处 理手段 提 取到更 加 稳 健、 可靠 的 目标特 征 ， 面提 高雷 达 系统 性 能 ， 全 实
维普资讯
第２卷 第３ １ 期 ２ ０ 年 ９月 ０７
文章 编 号 ：１７—６ １ ０７０ —１７Ｏ ６３８９ （ ０）３０ ５一８ ２
空 军 雷 达 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆ ｒ ｏｃ ｄ ｒ ａ ｅ ｏ ｒ ｌ ｒ ｅＲａ ａ ｄ ｍｙ ｎ ｏ Ａｉ Ｆ Ａｃ
是 为 了改善雷 达 系统 的距离 分辨率 ． 然而 ， 随着研 究工 作 的逐步 深人 ， 们很 快就 发现 ， 了极 高 的 人 除
距 离分 辨力 使得 该雷 达可 分辨 目标 体上 的微 小结
构 外 ， 获取 目标 和 环境 信 息 的能力 在 频域 将 大 其 幅度 扩 展 ， 同时激 励 目标瑞 利 区 、 振 区及光 学 区 谐 散 射特 性 ， 而 使提 取 目标 和环 境更 为 丰 富 的电 进
（ ） 透能 力 ４穿 大量实验证 明 ， 工作在ＶＨ 、 Ｈ 频段的 Ｕ ＦＵ Ｆ ＷＢ Ｒ
现 雷达 目标 识别 技术 质 的跃升 ． 因而 ， 相对 传统低
分辨雷 达 ， 其在 目标 探测 、 像 以及识 别 等军事 和 成
民用 领域 均具 有 广泛 的应 用 价值 Ｊ ＷＢ ． Ｕ Ｒ技 术 的研究 对 于探 求 目标 探测 、成像 以及识 别 的新 机
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。
雷达红外复合目标识别技术研究
雷达红外复合目标识别技术研究作者：艾薇来源：《现代电子技术》2010年第17期摘要:雷达与红外传感器所获取的信息能实现互补,可以改善对目标识别跟踪的效果。
提出了雷达与红外成像双模目标识别的方法,利用两种独立传感器的信息互补性来构造联合特征向量,通过有序加权平均算子信息融合系统进行目标识别。
仿真实验表明,采用这种方法能提高融合结果的稳定性、可靠性。
关键词:多传感器; 信息融合; 目标识别; 特征向量中图分类号:TN95-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)17-0007-03Integrated Target Recognition with Radar and IRAI Wei(China Airborne Missile Academy, Luoyang 471009, China)Abstract: Data from a radar and infrared imaging sensor have been widely used for implementation of complementary information and improvement of target tracking and recognition. The integrated target recognition based on radar and infrared imaging uses complementarity between the information of two independent sensors to construct an eigenvector, performs target recognition with ordered weighted averaging operator information fusion system. The simulation tests show that this new way can improve the stability and reliability of fusion.Keywords: multi-sensor; information fusion; target recognition; eigenvector0 引言目标识别是模式识别的一个重要研究领域。
优化Zernike矩MIMO雷达图像目标识别方法
关 键 词 ：ＭＩ ＭＯ雷达 图像 ； 目标 识 别 ； 值 化 ； ｅｎ ｅ 二 Ｚ ｒ ｋ 矩 ｉ
中图 分类 号 ： Ｎ ５． Ｔ ９９ ７
文献 标 志码 ： Ａ
Ｄ ：０３ ６／．ｓ． ７—６ １ ０ １ ５ ０ ＯＩ１． ９ｊｓ １ ３８ ９ ． １． ． １ ９ ｉｎ ６ ２ ００
关 ， 而 ， 于 ＭＩ 因 基 ＭＯ雷 达 图 像 的 目标 识 别 可 完
用 的 优 化 Ｚ ｒｉ 矩 特 征 避 免 了散 射 中心 位 置 参 ｅ ｋ ｎｅ
数的精确求解 ， 因此 ， 出 的方 法 可 同时 适 用 于 提
高 分 辨 和 低 分 辨 ＭＩ 雷 达 图 像 ， 具 有 更 强 的 ＭＯ 即
摘
要： 针对 ＭＩ ＭＯ雷达 目标识 别 问题 ， 出 了一 种 ＭＩ 给 ＭＯ雷达 目标 识 别 方法 ．首 先 利用 二值 化 和 杂散 点抑
制 对 ＭＩ ＭＯ雷达 成像 结果 进 行 了预 处 理 ， 以消 除噪 声 干扰 和 ＭＩ ＭＯ雷 达 图像 距 离依 赖 方 位分 辨 率 所 引起 的 图像
幅度起 伏 ； 随后 ， 于优 化 Ｚ ｍｉｅ 方 法构 造 了ＭＩ 雷达 图像 的特 征 ， 用 欧式 距 离分类 器给 出 了相 应 的识 别 基 ｅ ｋ矩 ＭＯ 采
处理 步骤 ． 最后 ， 用 ３ 利 种飞 机模 型的 ＭＩ ＭＯ雷达 像 对 所提 出方 法的 性 能进 行 了验 证 ， 真 结果 证 实了所 提 方 法 仿
常 用 于 图 像 识 别 的矩 主 要 有 Ｈ ｕ矩 、 ａｏ Ｒ ｄｎ矩 和
别 ， 献 【】 出 了一 种 基 于 目标 的 散 射 中 心 位 文 ５提
置 参 数 相 对 径 向 距 离 特 征 的 识 别 方 法 ． 该 方 法
空间目标探测与识别方法研究
空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。
随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。
深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。
空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。
这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。
由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。
空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。
识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。
如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。
本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。
通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。
1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。
空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。
在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。
对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。
随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。
基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究
基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究近年来，雷达在目标检测与跟踪领域发挥了重要作用。
基于雷达成像的目标检测与跟踪算法研究旨在通过分析雷达数据，实现目标的准确检测和跟踪。
该算法具有无人机、自动驾驶汽车、安防监控等领域的广泛应用前景。
1. 引言目标检测与跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要问题。
雷达成像技术通过发射无线电信号，接收并处理其反射回来的信号，从而实现对目标的探测和跟踪。
相比传统的视觉成像技术，雷达成像具有强大的穿透能力，能够在各种复杂环境下实现目标的检测与跟踪。
2. 雷达目标检测算法雷达目标检测算法主要分为两类：基于经典机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于经典机器学习的方法包括常见的滤波算法、线性判别分析、支持向量机等，并采用特征提取和分类器构建的方式进行目标检测。
而基于深度学习的方法主要使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类任务。
这两种方法在不同的场景下都能取得较好的效果。
3. 雷达目标跟踪算法雷达目标跟踪算法是在目标检测的基础上，通过分析连续帧之间的目标位置和特征变化，预测目标的未来位置。
目前常用的雷达目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
这些算法通过对目标的运动进行建模，并利用观测数据进行状态估计，实现目标的准确跟踪。
4. 雷达目标检测与跟踪融合算法为了提高目标检测与跟踪的准确性和稳定性，研究者们提出了一系列的融合算法。
融合算法将目标检测和目标跟踪的结果进行信息交互，从而实现对目标的更加准确地检测和跟踪。
常见的融合算法包括多目标跟踪、多传感器数据融合等。
这些算法能够充分利用多来源的信息，提高目标的识别和跟踪效果。
5. 算法评估与挑战对于雷达目标检测与跟踪算法的评估主要包括准确率、召回率、速度等指标。
主流的评估数据集有IRMAS、Kitti、Apollo等。
此外，雷达目标检测与跟踪算法还面临一些挑战，如目标遮挡、多目标追踪、检测与跟踪时延等。
未来的研究中应该解决这些挑战，并提出更加准确和稳定的算法。
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雷达目标识别性能优化研究
随着科技的不断发展，雷达技术也在不断地进步和优化。其中，目标识别作为
雷达技术中的重要一环，其性能优化研究也越来越受到人们的关注。本文将围绕雷
达目标识别性能优化研究，从目标特征提取、分类识别、算法优化等方面进行探讨。
一、目标特征提取
目标特征提取是目标识别的基础工作，通过对目标特征的分析提取，能够更加
准确地区分不同的目标。目标特征主要包括目标的形状、大小、反射特性等。其中，
形状特征的提取是最为常见的一种方式，既可以通过模板匹配的方法进行识别，也
可以通过边缘检测等算法实现。近年来，随着深度学习技术的发展，神经网络算法
也成为了特征提取的重要方式。
二、分类识别
分类识别是目标识别的核心任务，其目的是将目标分类为不同的种类，并给出
相应的识别结果。分类识别的一般流程包括特征提取、特征预处理、特征选择、分
类器设计等多个步骤。其中，特征预处理是分类识别的关键环节之一，因为通过预
处理，可以将特征数据转化为更加有利于识别的形式。特征选择则是为了选取最具
有代表性、区分性和准确性的特征，以保证分类器的效果。
三、算法优化
算法优化是为了提高目标识别的精度、速度和鲁棒性，常用的算法包括支持向
量机（SVM）、决策树、神经网络等。其中，支持向量机是一种常用的分类器算
法，具有较好的分类性能和泛化性能。同时，决策树算法也常被用于目标识别中，
其通过逐层判断样本特征，快速实现目标分类。而神经网络算法则可以通过并行处
理的方式大大提高识别速度，同时具有非线性分类的优势。
综上所述，目标识别性能优化研究是雷达技术发展中的一项重要工作。通过目
标特征提取、分类识别、算法优化等方式，不断提高目标识别的效率和准确性，将
为雷达技术的应用和发展带来广阔的前景。