雷达目标一维高分辨距离像的特性分析及预处理方法研究

雷达高分辨距离像目标识别技术研究

雷达高分辨距离像目标识别技术研究一、引言雷达是一种使用电磁波来探测目标位置和识别目标特性的传感器。

随着科技的发展，雷达的分辨能力逐渐提高，可以更准确地识别目标。

本文将对雷达高分辨距离像目标识别技术进行研究。

二、雷达高分辨距离像原理雷达通过发射连续波或脉冲波，接收回波信号，从而得到目标信息。

在雷达高分辨距离像目标识别中，主要采用微波成像技术。

该技术利用微波信号的散射和回波特性来重建目标的几何结构和电磁特性。

三、雷达高分辨距离像方法1.基于相控阵雷达的目标识别方法相控阵雷达通过控制天线阵列的辐射和接收，可以实现波束的电子调控，从而提高雷达的分辨能力。

该方法利用相控阵雷达的高分辨能力，通过发射多个波束，并对接收回波进行合成，可以重建目标的高分辨距离像。

2.基于宽带信号处理的目标识别方法传统的雷达信号通常是窄带信号，对目标的距离分辨率较低。

而宽带信号具有更宽的带宽，可以提高雷达的距离分辨能力。

该方法利用宽带信号的特性，通过时域或频域处理，可以提取出目标的高分辨距离像。

3.基于合成孔径雷达的目标识别方法合成孔径雷达利用高速移动平台，通过连续获取雷达数据，从而形成长时基雷达数据，通过数据处理可以获得较高分辨距离像。

该方法通过将多个雷达数据进行时频域处理，可以得到目标的高分辨距离像。

四、雷达高分辨距离像目标识别算法1.高分辨距离像重建算法该算法利用雷达回波的相位和幅度信息，通过信号处理和成像算法，将雷达接收到的回波信号重建为目标的高分辨距离像。

常用的算法包括快速傅里叶变换算法、匹配滤波算法等。

2.目标特征提取算法通过对雷达高分辨距离像进行特征提取，可以得到目标的电磁特性和几何结构信息。

常用的算法包括小波变换算法、主成分分析算法等。

五、应用研究1.雷达目标识别与目标库匹配利用雷达高分辨距离像目标识别技术，可以将目标与目标库进行匹配，用于目标识别和目标跟踪。

通过目标库的建立，可以实现对多种目标的自动识别。

2.雷达成像与目标定位利用高分辨距离像技术，可以实现雷达的精确成像和目标的准确定位。

高分辨率雷达图像的目标检测与识别

高分辨率雷达图像的目标检测与识别高分辨率雷达图像的目标检测与识别是一项重要的技术，在无人驾驶、军事侦察、边境保护等领域具有广泛应用。

通过利用先进的算法和深度学习技术，可以实现对复杂场景中的目标进行准确、快速的检测和识别。

目标检测是指在雷达图像中确定目标的位置和边界框，并将其与背景区分开。

高分辨率雷达图像通常包含丰富的信息，但也因此面临一些挑战。

首先，雷达图像中的目标往往受到噪声、杂波干扰和多重散射等因素的影响，使得目标的特征不易被准确获取。

其次，复杂的场景中目标的形状、尺寸和方向可能存在较大的变化，对目标检测算法的鲁棒性提出了更高的要求。

因此，改进目标检测算法以克服这些挑战是非常重要的。

在高分辨率雷达图像的目标检测中，深度学习技术已经取得了很大的进展。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是目标检测中常用的神经网络模型，通过多个卷积层和池化层构建了一个深层次的特征提取器，能够捕获图像中的局部和全局特征。

Yolo（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是目前最常用的两种深度学习模型，具有优秀的目标检测性能。

Yolo是一种快速、实时的目标检测算法，其优势在于通过单次前向传播即可在图像中定位多个目标，速度快且准确度高。

Yolo采用了分割网络结构，将图像划分为不同的网格，并在每个网格中预测目标边界框和类别概率。

Yolo还使用了锚框（Anchor Box）技术来适应不同尺寸和形状的目标。

Faster R-CNN是一种基于区域的卷积神经网络，通过两个子网络共同完成目标检测任务。

首先，候选区域生成网络（Region Proposal Network, RPN）通过滑动窗口的方式生成不同尺寸和位置的候选区域。

其次，候选区域通过卷积特征提取和分类器进行目标检测和分类。

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。

雷达目标一维距离像仿真研究

ｌ引
言
室缩比法改善了全尺寸实测法的缺点，但在测量时，要求其
电尺寸比例（测量波长与目标尺寸之比）必须保持不变，在
高波段下对于大型目标这是很难适用的；而对复杂目标进行建模、仿真和计算从而预估其电磁散射特性的方法既经济又有效。但早期对复杂目标的几何建模描述太过粗糙，且误差很大，现在主要采用ＣＡＤ建模的方法来改善对目标几何特征的描述精度，目前所用的图形电磁学方法（ＧＲＥＣＯ）Ｉ。和目前国际上开发的多种目标电磁散射特征软件（如Ｅｐｓｉｌｏｎ、ＸＰａｔｃｈ等）都是以此法为基础的‘ 。采用上述的第一种方法来获取复杂目标的一维距离像。基本思路是，首先根据某型驱逐舰目标的几何外形描述用
压缩就可以得到该复杂目标的一维距离像。结果表明该方法在一定程度上可以较好地模拟复杂目标的雷达特征
信号。关键词：一维距离像；几何建模；０ｐｅｎＧＬ
中图分类号：ＴＮ９５７文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．４０
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｒａｄａｒｔａｒｇｅｔ ’ Ｓｏｎｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒａｎｇｅｐｒｏｆｉｌｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

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。

高速运动雷达目标一维成像新方法

运动目标的全景一维距离像。仿真结果表明，该方法能够在较低信噪比、高速运动条件下得到高质量的一维距离像，运且算量较小，具有较高的实用价值。
【关键词】分数阶傅里叶变换；距离像拼接；运动补偿；速度估计
中图分类号：Ｎ５．２Ｔ９７５文献标识码：Ａ
ｍｅｈｄＦｒｔ，ｔｅｖｌｃｔｆｔｒｅｓｗｓｅｔｔｄｂｓｄｏｅｆｃｉｎｌｆｕｅａｓｏｍ．Ｓｃｎｌ，ｔｅｖｌｉｆｃｓＷｔｏ．ｉｌｈｅｏｉｏｇｔａｓｉｅａｅｎｔｒｔａｒｒｔｎｆｒｓｙｙａｍａｈａｏｏｉｒｅｏｄｙｈｅｏｔｅｅｔａｃｙｓ
接算法，得到目的全景距离像。文中首先介绍了算标法的基本原理和步骤，然后通过计算机仿真验证了该
算法的有效性。
１频率步进雷达运动目标回波模型和参数估
计
１１运动目标回波模型．
达之一。它发射一串载频线性跳变的雷达脉冲信号，通过对脉冲回波的ＩＦＦＴ理获得高分辨距离像 … 。ｒ处
ｐｓｄｍｅｈ．Ｔｅｍｅｈｈｃｍｐｔｔｎｂｒｅｓｌｗｅ，ＳｔｈｔｒａｐｉｕｄｎｗａｏｒＯｉａｂｔｐｌａｅｄｄｏｓｅｅｅｌ
维普资讯
第２９卷
第１期１
现代雷达
ＭｏｅｎＲａａｄｌｄｒ－
Ｖｏ．９Ｎｏ１１２．１Ｎｖｍｂｒ２０ｏｅｅ０７

宽带雷达目标一维距离像成像原理

宽带雷达目标一维距离像成像原理
宽带雷达是一种高精度的雷达系统，它可以通过一维距离像成像原理来实现目标的探测和定位。

一维距离像成像原理是指通过雷达系统对目标进行扫描，获取目标与雷达之间的距离信息，然后将这些距离信息转化为图像，从而实现目标的成像。

在宽带雷达系统中，发射机会发射一系列的脉冲信号，这些脉冲信号会经过天线发射出去，然后被目标反射回来。

接收机会接收到这些反射信号，并将其转化为电信号。

接着，这些电信号会被送入信号处理器中进行处理，从而得到目标与雷达之间的距离信息。

在得到目标与雷达之间的距离信息后，宽带雷达系统会将这些信息转化为图像。

具体来说，它会将距离信息映射到图像的横轴上，将信号强度映射到图像的纵轴上。

这样，就可以得到一幅以距离为横轴、以信号强度为纵轴的图像，从而实现目标的成像。

宽带雷达系统的一维距离像成像原理具有很高的精度和分辨率。

它可以对目标进行高精度的距离测量，从而实现目标的精确定位。

同时，它还可以对目标进行高分辨率的成像，从而实现目标的高清晰度显示。

宽带雷达系统的一维距离像成像原理是一种高精度、高分辨率的雷达成像技术。

它可以实现对目标的精确定位和高清晰度成像，具有广泛的应用前景。

高分辨雷达一维距离像研究

ａ叶拭２０１４年ｎｉｃＳｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ｊａｎ．１５．２０１４
高分辨雷达一维距离像研究
赵朋亮，曾海兵，陈珂
（海军蚌埠士官学校雷达教研室，安徽蚌埠摘要２３３０１２）文中基于散射点模型解释了一维距离像的形成原理，分析了一维距离像的特点，并进行了仿真实验。同一维距离像；平均距离像；散射点模型；步进频率
ＺＨＡＯＰｅｎｇｌｉａｎｇ，ＺＥＮＧＨａｉｂｉｎｇ，ＣＨＥＮＫｅ
（ＢｅｎｇｂｕＮａｖａｌＰｅｔｔｙＯｆｉｆｃｅｒＡｃａｄｅｍｙ，Ｂｅｎｇｂｕ２３３０１２，Ｃｈｉａｎ）
ＴＮ９５８文献标识码Ａ文章编号１００７—７８２０（２０１４）０１— ０９５— ０５
时对仿真结果进行了分析，为雷达目标一维距离像特征提取和识别提供了一定的理论参考。
关键词
中图分类号
ＨｉｇｈＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＲａｄａｒＯｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎＰｒｏｉｌｆｅＲｅｓｅａｒｃｈ
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｈｅｐｉｎｒｃｉｐｌｅｏｆＨＲＲＰｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓａｎａｌｙｚｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｃａｔｔｅｉｎｒｇｍｏｄｅ１．ｎｌｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔＨＲＲＰｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔａｒｇｅｔｓｐａｅｃｔａｎｄｔｈｅｍｅａｎＨＲＲＰｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｉｔｓｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔｈａｓｔｈｅｏｒｅｔｉｃｌａｖｌ－ａ

雷达高距离分辨率一维像目标识别

ＧＵＯＺｕｎ — ｈｕａ。ＬＩＤａ。。ＺＨＡＮＧＢｏ — ｙａｎ。
（Ｊ．ＳｃｈｏｏｌｏＪＭｅｃｈａｎｉｃａｌ，Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＆Ｉｎ￣ｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙａｔＷｅｉｈａｉ，Ｗｅｉｈａｉ２６４２０９，Ｃｈｉｎａ
摘要：随着雷达技术的快速发展和军事应用的迫切需求，目标识别问题日益受到重视，利用高分辨率雷达
一
维距离像进行目标识别成为雷达和信号处理领域的一个研究热点。雷达目标一维距离像能够反映目标形状及
Ｓｕｒｖｅｙｏｆｒａｄａｒｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｕｓｉｎｇｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｈｉｇｈｒａｎｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅｓ
ｔｈｅｕｒｇｅｎｔｍｉｌｉｔａｒｙｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｒａｄａｒｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｎｅ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｈｉｇｈｒａｎｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅｓｉｓａｐｏｐｕｌａｒａｒｅａｉｎｔｈｅｒａｄａｒａｎｄｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ｔｈｅｒａｎｇｅｐｒｏｆｉｌｅｓｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｓｈａｐｅａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｂｕｔａｌｓｏｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｅａｓｉｌｙ．Ｓｏｆａｒｅｘｔｅｎｓｉｖｅｒｅ —

雷达目标一维距离像特征提取方法研究

数；Ｃ是电磁波传播速度。表示散射中心的距离位
置；Ａ表示散射中心的幅度；一般情况下Ａ为复数，但通常认为的相位没有强度给的信息多＿，３Ｊ在后续的识别过程中，通常只使用位置参数和强度参
表示为
Ｆ ∑ｌｎ一Ａｘ一，ｌ（＝） ∑ ｍｐＪ２ｙ（ｅ（））
＾０｛ｍｌ、ｕＪ
其中，（）Ｙｎ为观察数据，（ｍ为待估参数。由４，ｒ）
式（）知，要估计的参数总共有２Ｍ个。当散射２可点个数较多时，若直接采用遗传算法对所有参数进
高分辨率宽带雷达工作在光学区，目标的电磁散射响应可以用一组独立分布的散射体，或称散射中心
的电磁散射的矢量叠加表示。目标的散射中心主要产生于目标的镜面反射和不连续点处（边缘、拐点、如棱角及尖端等部位），包含了目标本身精细的几
ｉｆａｉｌ．ｓｅｓｂｅ
Ｋｅｗｏｄｓｒｎｅｐｏｌｆａｕｅｅｔａｔｎ；ｇｎｔｌｏｉｍ；Ｒｅａｌｏｉｍｙｒａｇｒｆｅ；ｅｔｒｘｒｃｉｉｏｅｅｉａｇｒｔｃｈｌｘａｇｒｔｈ
数，充分发挥两种算法的优势，通过仿真分析证明了文中方法的有效性。关键词
中图分类号
ＳｕｄｆＲａｒＴａｇｔＲａｅＰｒｆｌａｕｅＥｘｒｃｉｎｔｙｏｄａｒｅｎｇｏｅＦｅｔｒｔａｔｏｉ

高分辨一维距离像及其仿真

Ｖｏ１．３３Ｎｏ．９
９６
舰船电子工程
ＳｈｉｐＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
总第２３１期
２０１３年第９期
高分辨一维距离像及其仿真
周兆军程远国程
中图分类号
ＡＳｔｕｄｙｏｎＨｉｇｈＲａｎｇｅＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＰｒｏｆｉｌｅｓａｎｄＴｈｅｉｒＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ
ＺＨＯＵＺｈａｏｊｕｎＣＨＥＮＧＹｕａｎｇｕｏＣＨＥＮＧＲｕｉ
Ｎ Ⅳ
（厂）一∑ 口ｋｅｘｐ（ｊＹｋ）一∑ ｎｅｘｐ（ｊ２ｒｒｆｒ）（１）
ｋ —ｌｋ一１
即回波为雷达辐射频率厂的函数。其中Ｎ为目标的散射中心数，ｇ＂ｋ为对应于第志个散射中心的波达时间，对各向同性的非色散点目标而言ａ为常数。上述散射中心模型要求Ａ＝ｃ／Ｊ￣＜Ｌ（Ｌ为目标尺寸），即雷达工作于光学区。当
．
ＫｅｙＷｏｒｄｓＨｉｇｈＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＲａｎｇｅＰｒｏｆｉｌｅ（ＨＲＲＰ），ＲａｄａｒＡｕｔｏｍａｔｉｃＴａｒｇｅｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＲＡＴＲ），ｍｅａｎｒａｎｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３９３

激光雷达成像特征分析及应用研究

激光雷达成像特征分析及应用研究激光雷达成像特征分析及应用研究激光雷达是一种利用激光探测和测距技术进行三维目标成像的先进装备。

近年来，随着激光雷达技术的迅猛发展，其在航天、军事、地质勘探、自动驾驶等领域中的应用越来越广泛。

本文将对激光雷达成像特征进行分析，并探讨其在不同领域的应用。

一、激光雷达成像特征分析1.1 高分辨率成像激光雷达能够在非常短的时间内获取目标的空间位置信息，并且以高精度进行成像。

其发送的激光束通过与目标相互作用，接收到返回的激光信号后，可以精确计算出目标的距离、速度和角度等信息，从而实现目标的高分辨率成像。

1.2 全天候成像相比于其他成像技术，激光雷达可以在任何天气条件下进行成像，如雨雪等恶劣天气。

这是因为激光雷达可以通过测量激光信号的传播时间，从而确定目标的距离，而不会受到天气条件的影响。

1.3 多目标探测激光雷达可以同时检测和成像多个目标，这对于实现高速行驶目标的探测非常重要。

激光雷达的高速扫描和高采样率使其能够捕捉到目标的微小变化，从而实现对多个目标的准确探测和成像。

二、激光雷达在各领域中的应用研究2.1 航天领域激光雷达在航天领域中的应用主要包括对地球表面地形的测绘和对宇宙目标的探测。

通过激光雷达的高分辨率成像功能，可以获得地球表面的高精度地形数据，帮助进行地质研究、城市规划等工作。

在宇宙探测中，激光雷达可以用于探测行星、陨石和宇宙碎片等天体物体，为航天探测提供重要数据支持。

2.2 军事领域激光雷达在军事领域中的应用主要体现在目标探测和情报获取方面。

激光雷达可以准确探测和成像各类目标，包括地面载具、飞机、船只等。

其全天候成像特性使其在战场的各种环境下都能够实现目标探测和情报搜集，为军事作战提供战场态势分析和决策支持。

2.3 地质勘探领域激光雷达在地质勘探领域中可以实现对地下物质的探测和成像。

激光雷达的高分辨率成像和多目标探测能力使其能够在地下矿物勘探和石油勘探中发挥重要作用。

基于高分辨一维距离像的雷达目标三维成像方法研究

提出了一种基于互相关方法的散射中心关联和三维成像算法。该方法在穷举所有由一维距离像提取出的散射中心之间的任意组合的基础上，对散射中心三维坐标进行量化，通过不同姿态角下真假散射中心
之间的相关，最终获取目标的三维结构信息。与以往方法相比，该方
距离构成任意组合；ｆ（）３根据（）１式求出所有散射中心的三维坐标（包括真实散射中心和虚假散射中心）；（）根据文中所述，对散射中心三维坐标量化，得到一个包含４散射中心位置信息的三维矩阵Ｈ；．（）５重复步骤２４ — ，得到另外一个包含散射中心位置信息的三维矩阵Ｈ；！（）６将矩阵Ｈ和Ｈ相关，到只包含真实散射中心的位置信、得
离的顺序会发生变化，也即会发生散射中心的游动现象。通过大量实验发现，即使相邻观测方向的差别很小，散射中心距离参数的排列顺序也并非固定不变特别是在某些观测角度下会存在雷达视线被遮挡的情形，致使有些散射中心无法观测得到。因此，多姿态角下散射中心的关联是影响成像质量十分重要的一个因素，只有先经过关联处理才能获得理想的目标三维散射中心分布。
构信息）为了基于一维距离像进行目识别的难点。成标文献【】】ｌ【中分别给出了利用多姿态角下一维距离像来进行目２标三维成像的方法：基于聚类分析的方法和基于独立成分分析（ＣＩＡ）的方法。但是，于聚类分析的方法要求较多的测量数据，实际中实基现较为困难；而基于ＩＡＣ获取目标三维结构信息的方法，只在目散标射中心模型不变的一定角度范围内才适用。在以上两种方法中，散射中心的关联都是没有得到很好解决的难点问题。针对这一问题，本文

雷达目标识别与超分辨成像方法研究

雷达目标识别与超分辨成像方法研究雷达目标识别与超分辨成像方法研究一、引言雷达技术作为一种远距离目标探测和测量手段，在军事、航空、天文等领域具有重要的应用价值。

然而，由于目标与雷达之间的距离较远，目标的尺寸相对较小，因此目标识别和图像分辨率成为雷达技术研究的重点。

目标识别是雷达技术中的一个关键问题，通常需要根据目标特征对雷达回波信号进行处理，以确定目标的类别和属性。

目标类别可以包括战机、舰船、车辆等，属性可以包括目标的大小、速度、方向等。

目标识别的准确性直接影响到雷达系统的性能和应用效果。

超分辨成像是指通过对多次观测的雷达信号进行聚合处理，从而获得高分辨率的图像，以解决目标尺寸较小导致的分辨率问题。

超分辨成像可以提高雷达信号的空间分辨率，进而提高目标识别的精确性和可靠性。

二、雷达目标识别方法研究1. 特征提取方法目标特征提取是目标识别的关键步骤，常用的特征包括雷达回波信号的振幅、频率、相位等。

通过提取目标特征，可以对不同目标进行区分，达到目标识别的目的。

常用的特征提取方法有傅里叶变换、小波变换、瞬时参数估计等。

2. 分类方法分类方法是目标识别的核心技术，通过对目标特征进行分类，可以确定目标的类别和属性。

常用的分类方法包括人工神经网络、支持向量机、最近邻算法等。

这些方法可以通过训练样本对机器进行学习，从而辅助目标识别。

3. 监督学习方法监督学习是目标识别的一种重要方法，通过对大量样本数据的训练，可以建立目标识别的模型。

监督学习方法可以使雷达系统具备复杂目标的自适应辨识能力，提高目标识别的准确性和可靠性。

三、雷达超分辨成像方法研究1. 多普勒雷达成像多普勒雷达成像是一种通过对多个时刻的雷达回波信号进行频谱分析，以获得目标速度信息的方法。

通过对多普勒频谱的分析，可以辨别出目标的速度和方向，从而提高目标识别的准确性。

2. 压缩感知超分辨成像压缩感知是一种通过对少量观测数据进行压缩，从而实现图像重建的方法。

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别 matlab代码

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别matlab代码1高分辨雷达一维距离像的融合特征识别高分辨雷达（High Resolution Radar，HRR）是一种能够获取高分辨率距离像的雷达技术。

利用高分辨雷达技术可以获取目标物体的各种特征信息，如目标物体的距离、速度、角度、形状等。

其中，高分辨雷达一维距离像是一种重要的特征。

本文将介绍如何使用matlab 识别高分辨雷达一维距离像的融合特征。

2准备工作在进行高分辨雷达一维距离像的融合特征识别前，需要先准备好以下工作：-安装matlab软件；-获取高分辨雷达一维距离像数据文件；-确定识别目标物体的特征。

3数据处理将高分辨雷达一维距离像数据导入到matlab软件中，并进行预处理。

预处理的具体步骤如下：3.1加载数据从文件中读取高分辨雷达一维距离像数据，并将其存储到变量中：```matlabfilename='data.txt';data=load(filename);```3.2数据可视化对数据进行可视化，以便于观察数据的分布情况和特征：```matlabplot(data);```3.3数据平滑对数据进行平滑处理，降低其噪声水平：```matlabsmooth_data=smooth(data);```3.4特征提取从平滑后的数据中提取目标物体的特征，如目标物体的距离、速度、角度、形状等。

这里以目标物体的距离为例，使用峰值检测算法对数据进行处理并获取距离信息。

```matlabpeak_distance=findpeaks(smooth_data);```4特征识别在获取目标物体的特征后，可以针对不同特征进行识别。

这里以距离信息为例，介绍如何使用matlab对目标物体进行距离识别。

具体步骤如下：4.1特征选择根据实际需求选择需要识别的目标物体的距离范围，并将其存储到变量中：```matlabtarget_distance=[300,350];```4.2特征匹配对提取出的距离信息进行匹配，判断其是否和目标物体的距离范围匹配。

雷达遥感图像分类与解译方法要点与案例分析

雷达遥感图像分类与解译方法要点与案例分析雷达遥感图像分类与解译是一种通过分析和识别雷达遥感图像中的目标信息，以实现对地面目标进行分类和解读的技术手段。

随着遥感技术的发展和应用的广泛，雷达遥感图像在军事、环保、农业等领域起到了重要的作用，成为了遥感图像处理的重要手段之一。

一、雷达遥感图像分类的方法要点1. 特征提取：雷达遥感图像中包含了大量的信息，特征提取是分类与解译的关键一步。

常用的特征包括辐射特征、散射特征和纹理特征等。

辐射特征主要是指雷达回波信号的强度信息，散射特征则是指雷达回波信号的极化特性，纹理特征主要是指雷达回波信号的空间分布特征。

通过提取这些特征，可以准确描述地面目标，并为后续的分类与解译提供依据。

2. 分类算法：分类算法是雷达遥感图像分类与解译的核心。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

最大似然法是一种常用的统计分类方法，通过对样本数据的统计分析，建立各个类别的统计模型，从而实现对未知样本的分类。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过构造一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。

人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过对神经元之间的连接和激活状态进行调整，实现对样本的分类。

3. 数据预处理：由于雷达遥感图像中存在噪声和遮挡等问题，因此在进行分类与解译前，需要对数据进行一定的预处理。

预处理的主要内容包括去除噪声、减少遮挡、增强对比度等。

通过这些预处理手段，可以提高雷达遥感图像的质量，从而提高分类与解译的准确性。

二、雷达遥感图像分类与解译的案例分析以农业领域为例，雷达遥感图像分类与解译可以应用于农作物监测、病虫害预警等方面。

通过对农田的雷达遥感图像进行分类与解译，可以实现农作物的生长情况监测和病虫害的早期预警。

在农作物监测方面，通过提取雷达遥感图像中的辐射特征和纹理特征，可以对不同类型的农作物进行识别和分类。

通过对农作物的生长状况进行监测，可以实时了解农作物的生长情况和产量情况，为农业生产提供科学依据。

雷达原理作业4-2016[推荐五篇]

雷达原理作业4-2016[推荐五篇]第一篇：雷达原理作业4-2016《雷达原理》作业，No.4 递交日期：2016.4.201.对固定目标和运动目标的相干脉冲多普勒雷达回波，分别通过相位检波器后，输出信号的主要区别是，回波脉冲在距离显示器上的主要区别是.。

2、雷达动目标显示系统的作用是，常用的实现动目标显示的方法是。

3、雷达的盲速效应是指，出现盲速的条件是，要提高第一等效盲速，采取的措施有，频闪效应是指，出现频闪的条件是。

4、对于PRF为1KHz、波长3cm的脉冲多普勒雷达，它的第一盲速为()米/秒，当目标速度大于()米/秒时，会出现频闪效应。

为了消除盲速现象，可以采用()。

5.MTI滤波器的凹口宽度应该()，通带内的频响要求()。

6.在MTD中，如果采用N=256的滤波器组，PRF为1KHz，则能检测运动目标的分辨率是（）；与MTI系统相比，其信噪比提高了（）倍，分辨力提高了（）倍。

7.说明采用参差重复频率提高第一盲速的基本原理。

8.如果雷达系统的PRF为1 KHz，工作频率为3 GHz, 气象杂波（云）的径向运动速度为10m/s，试设计一个一阶的MTI对消器。

9.若目标的最大径向速度为120m/s，雷达的工作波长为2cm，脉冲重复频率为1500Hz，则雷达对该目标测量时，会不会出现盲速和频闪现象？为什么？10.什么是点盲相？什么是连续盲相？试画出点盲相和连续盲相出现时鉴相器的矢量图。

11.作图描述地面雷达的杂波和动目标频谱，并以一次对消器为例说明MTI处理的基本原理。

比较一次对消器和二次对消器的基本结构及滤波特性，说明二次对消器在抑制固定杂波上的优点。

第二篇：雷达原理大作业雷达目标识别技术综述1引言目标识别是现代雷达技术发展的一个重要组成部分。

对雷达目标识别的研究，在国内外已经形成热点，但由于问题本身的复杂性，以及多干扰信号，特别是多噪声干扰源存在的复杂电磁环境，雷达目标识别问题至今还没有满意的答案，尚无成熟的技术和方法。

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法
张文峰;何松华;郭桂蓉
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】1996(018)004
【摘要】文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像识别算法。

该算法图像处
理方法，先对雷达目标的一维距离像进行编码，经过傅里叶变换提取一组形状特征。

这组特征精确地描维距离像曲经珠走向。

而后，利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别，实验结果表明，可以获得良好的识别效果。

该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。

【总页数】5页(P62-65,87)
【作者】张文峰;何松华;郭桂蓉
【作者单位】ATR实验室;ATR实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.17
【相关文献】
1.基于一维距离像的雷达目标识别 [J], 李飞
2.匀加速运动对频率步进雷达目标一维距离像的影响及其运动补偿方法 [J], 崔应留;罗文茂;王德纯
3.基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究 [J], 袁祖霞;高贵明
4.雷达目标一维距离像识别创新课程设计 [J], 梁菁;余萧峰;毛诚晨;熊金涛;万群
5.基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法 [J], 吴昭;夏鹏;田西兰
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基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析

基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析王放;韩晓磊;张延鑫
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2024(64)3
【摘要】目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。

但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。

为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。

【总页数】5页(P465-469)
【作者】王放;韩晓磊;张延鑫
【作者单位】北京跟踪与通信技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.7
【相关文献】
1.基于高分辨距离象的雷达目标识别特征分析
2.一种改进的基于ICA特征空间的高空间分辨率影像的目标识别
3.基于特征模板的高距离分辨率雷达像自动目标识
别4.基于分组稀疏分析的高分辨距离像目标识别算法5.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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