基于一维像序列的弹道中段目标进动特征提取

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弹道目标微动特征分析与提取方法

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ｍｅｈｄｂｃｏｃｒｅａｉｎａｄｓｅｔｕｗｉｔｓｐｏｏｅ．Ｔｈｘｅｉｎｓｏａａｂｉｌｔｏｎａｋｔｏｙｅｈｏｒｌｔｏｎｐｃｒｍｄｈｉｒｐｓｄｅｅｐｒｍｅｔｎｄｔｙｓｍｕａｉｎａｄｄｒ —
件下可以有效估计目标的进动角和进动周期。
关键词：微多普勒；进动；锥体；参数估计
中图分类号：５ＴＮ９文献标志码：Ａ
ｋ，
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Ｍｉｒ — ｏｉｎｆａｕｅａｌｓｓａｘｒｃｉｎｍｅｈｏｓｆｒｂａｌｓｉａｇｔｃｏｍｔｏｅｔｒｎａｙｉｎｄｅｔａｔｏｔｄｏｌｉｔｃｔｒｅｓ
００
动段结束中段早期，弹释放诱饵，成包含真假目标的威导形胁目标群。在中段，目标群中各目标的飞行速度与弹道大
致相同，难利用轨道和速度来区分弹头与诱饵。由于作很战的需要，头释放时通常通过自旋保持空间姿态定向川。弹根据刚体姿态动力学可知，体自旋时受横向干扰则会产刚
Ｊｎ２１ａ．００
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弹道目标微动特征分析与提取方法
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李康乐，姜卫东，黎湘． “

【国家自然科学基金】_弹道中段_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
科研热词弹道目标雷达目标识别微多普勒微动高斯核函数高分辨距离像预测模型进动周期轨道根数误差分析结构特征红外隐身相变制冷直觉模糊聚类目标识别目标检测状态空间处理步进频信号模糊核c-均值微运动特征影响水平弹道预测弹道特征弹道中段延迟共轭相乘度量平动补偿平动径向速度估计导弹防御姿态敏感性冷屏蔽 hough变换
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 பைடு நூலகம்9 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
科研热词推荐指数目标识别 3 微多普勒 3 雷达目标识别 2 微动 2 弹道中段 2 双基地雷达 2 高分辨距离像 1 非理想散射中心 1 进动 1 诱饵释放 1 直觉模糊集 1 电磁特性 1 特征提取 1 滑动散射中心 1 模糊c均值聚类 1 核匹配追踪 1 权值交点 1 时频分析 1 旋转对称目标 1 散射中心 1 弹道轨迹 1 弹道导弹 1 尾翼弹头 1 导弹防御 1 宽带雷达成像 1 多输入多输出(mimo)雷达 1 回波模拟 1 后向投影变换 1 几何绕射理论 1 中段 1 c均值聚类 1
推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2014年科研热词弹道目标弹道中段非旋转对称雷达散射截面防御系统部署方式进动直觉模糊集目标识别检测时间序列探测性能尾焰回波地基相控阵雷达推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

基于一维距离像的目标检测与鉴别方法

Target Detection and Discrimination using One Dimensional Range Profile DataA thesis submitted toXIDIAN UNIVERSITYin partial fulfillment of the requirementsfor the degree of Masterin Information and Communication EngineeringByLi boSupervisor: Prof. Du lanDecember 2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。

本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。

学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。

同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。

保密的学位论文在年解密后适用本授权书。

本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着距离分辨率的提高，目标能量分布在雷达回波中的多个距离单元内，被称作距离扩展目标或者分布式目标。

距离扩展目标的回波之中包含目标更多的信息，如何有效地利用这些信息成为雷达技术领域迫切需要解决的问题。

中段目标进动雷达特征提取

（防科技大学电子科学与工程学院空间电子研究所，长沙４０７）国１０３
摘
要：本文总结了弹道导弹目标雷达识别的研究现状，推导了进动锥体目标对雷达波的姿态角计算公式，分析了目
标ＲＳ和姿态角的关系，使用进动锥体目标的ＲＳ时间序列估计了目标进动参数和惯量比，使用惯量比作为特征，提出了ＣＣ识别弹头和诱饵的方法，最后给出了仿真结果。
导弹目标的进动对雷达信号回波的频谱有展宽调制，目标标的几何参数和运动状态有关。若弹道导弹释放的锥形弹而表面材料的电磁散射特性相同，则的ＲＳ为周期序列，Ｃ因此中段目标的进动属于微动（ｉｏ头目标和诱饵形状相同，ｍｃ — ｒｍｔｎ［，］ｏｉ）１２。ｏ
维普资讯
第２２卷
第５期
信号处理
ＳＧＮＯＣＳＮＧＩＡＬＰＲＥＳＩ
Ｖｏ＿２．Ｎ．ｌ２ｏ５０ｔ２０ｃ．０６
２００６年１０月
中段目标进动雷达特征提取
陈行勇黎湘郭桂蓉姜斌
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｔｅａｔｏｕｓｒｃ：ｎｔｉａｅ，ｕｈｒｓｍｍａｉｅｅｄｖｌｐｎｆａａｅｔｉａｉｎｏａｌｔｓｉａｈａｄｒｅｈｘｈｒｓｔｅｅｏｍｅｔｄｒｄｎｉｃｔｂｉｉｍｉｓｌｗｒｅｄ，ｅｉｓｔｅｅ — ｚｈｏｒｉｆｏｆｌｓｃｅｖ

采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法

采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法陈蓉;冯存前;贺思三;饶驿【摘要】逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法.首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离-多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度.通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数.最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高.%Inverse synthetic aperture radar image (ISAR) sequences could show the attitude variation and structural characteristic of ballistic targets in a micro-period.Based on ISAR image sequences, a method for extracting micro-motion features of ballistic targets is proposed.Stronger scattering points are extracted through the relax algorithm after which the distance-Doppler method is introduced for imaging.Based on the gray-scale matching algorithm, the match of ISAR images is carried out to improve the precision of estimation for the period of micro-motion.The relationships among projections of scattering points over the imaging plane are analyzed to describe the relationships between the coordinates of scattering points and the micro-motion features of targets.Then the micro-motion parameters are estimated through analyzing the relationships between the positions of scattering points in ISAR images sequences and the coordinates of scatteringpoints.Simulations are carried out to test the feasibility and validity of the method, simulation results show that this method has high precision.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)007【总页数】6页(P1500-1505)【关键词】宽带雷达;逆合成孔径雷达像;微动特征提取;relax算法;灰度匹配算法【作者】陈蓉;冯存前;贺思三;饶驿【作者单位】空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;信息感知技术协同创新中心,陕西西安 710077;空军工程大学防空反导学院,陕西西安 710051;空军工程大学理学院,陕西西安 710051【正文语种】中文【中图分类】TN953弹道目标识别是防空反导的关键。

基于一维距离像序列的进动目标参数估计

Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅａｌｓｉｚｅｏｆｔａｒｇｅｔｃａｎｎｏｔｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｏｎｌｙｂｙｕｓｅｏｆｓｉｎｇｌｅＨＲＲＰ，ｎｏｒｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎｐａｒａｍｅ～ｔｅｒ．ＡｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｂａｌｌｉｓｔｉｃｔａｒｇｅｔｓｕｓｉｎｇＨＲＲＰｓｉｚｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓｍｏｄｅ１．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｃｕｒｖｅｆｉｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｆｏｕｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＨＲＲＰｓｉｚｅｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｎｔｈｅｐｒｏ～ｃｅｓｓｉｏｎｐｅｒｉｏｄａｎｄｔｗｏｅｑｕａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｒｅｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｒｅａｌｓｉｚｅ，ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎａｎｇｌｅ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅａｎｇｌｅａｒｅｇｏｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅａｓｐｅｃｔａｎｇｌｅｉｓｋｎｏｗｎｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｚｅｒｏａｔｔａｃｋａｎｇｌｅｏｆｒｅ — ｅｎｔｒｙｐｒｏｐｅｒｔｙ，ｔｈｅｎｔｈｅｒｅａｌｓｉｚｅａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎａｎｇｌｅｏｆｔａｒｇｅｔａｒｅｓｏｌｖｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆ — ｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂａｌｌｉｓｔｉｃｔａｒｇｅｔｓｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒａｎｇｅｐｒｏｆｉｌｅ（ＨＲＲＰ）；ｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎ；ｃｕｒｖｅｆｉｔ；ｒｅｅｎｔｒｙｐｒｏｐｅｒｔｙ

弹道导弹在飞行各阶段中的弹道特征和目标特性是什么

弹道导弹在飞行各阶段中的弹道特征和目标特性是什么？不同类型的弹道导弹，其飞行各阶段中飞行轨迹、速度和加速度差异较大。

助推段是弹道导弹最脆弱的阶段，其红外和雷达特性非常明显，飞行速度较慢。

这个阶段还没有产生碎片，也没有释放诱饵等突防装置，目标识别问题不突出。

远程弹道导弹助推段时间约为3-6分钟。

各国都想法设法缩短防御能力最弱的助推段飞行时间，例如俄罗斯“白杨”助推段飞行时间已低于45秒，可在大气层内实现关机，降低了助推高度。

中间飞行段是弹道导弹中最长阶段，典型远程弹道导弹的中间段飞行时间约15-20分钟，通常这时射程10000公里的导弹的弹头飞行弹道最高点达到1 300公里。

由于没有大气阻力，这一阶段弹头、诱饵、整流罩、母舱和碎片残骸等，均在弹道附近伴随弹头高速运动，在整个中间飞行阶段形成一个目标群，扩散范围达几公里。

如何从干扰团中识别出真弹头并有效拦截，是反导系统的核心任务。

再入段持续时间一般为60-90秒。

通常，射程10000公里的导弹再入速度为7.2马赫。

在该阶段，由于大气阻力，目标群中伴随弹头飞行的碎片、轻质诱饵、箔条等会因摩擦被烧毁或降速而被大气过滤掉。

只有少数经过专门设计的重诱饵呈现出类似弹头的运动轨迹。

反导雷达需要识别的对象有哪些？首先是碎片。

由于导弹飞行中需要不断抛弃不必要的部分，以增大动力效率，加之其各种分离机构多采用了爆炸螺栓等方式，其飞行中必然产生大量碎片。

其次是诱饵。

弹头诱饵包括涂有金属层的气球、轻型充气或刚性复制诱饵等。

假目标与弹头形状几乎相同，这是一种简单、廉价的高空诱饵。

用薄塑料制成，包覆以金属箔、条或丝网。

一枚导弹可以携带许多这样的气球，并在导弹升空至大气层外时释放，然后充气成型，并跟随弹头沿弹道飞行到再入点。

这种诱饵进入大气层时，急剧减速并在高空解体，从而使弹头容易在大气层内被识别出来。

另一种是轻质电子诱饵就是金属箔条，这实际是一种电子对抗措施。

此外，干扰机也会制造假目标。

基于单站一维距离像序列的进动锥柱体目标特征提取

ＪＩＭｉｎｇ．ｙａｎｇＴＯＮＧＣｈｕａｎｇ — ｕｒｉｎｇＳＵＮＪｉａ－ｊｉａ。ＱＩＬｉ — ｈｕｉ
（１．ＡｉｒａｎｄＭｉｓｓｉｌｅＤｅｆｅｎｓｅＡｃａｄｅｍｙ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ，Ｓｈａｎｘｉ７１００５１，Ｃｈｉｎａ；
数估计需要其结构参数方面的某些先验信息。本文在分析锥柱体目标进动特性的基础上，提出了 “ 伪惯量比”

特征量，该特征量不需要目标结构参数的先验信息，并给出了通过一维距离像序列提取 “ 伪惯量比” 的方法，降低了目标特征提取的复杂度。仿真结果验证了 “ 伪惯量比” 和其提取方法的有效性。关键词：目标识别；进动；一维距离像序列；锥柱体目标
２．ＭｉｌｉｔａｒｙＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＯｆｆｉｃｅｏｆＰＬＡｉｎ７８６Ｆａｃｔｏｒｙ，Ｘｉ ’ ａｎ，Ｓｈａｎｘｉ７１００５１，Ｃｈｉｎａ）
第３ｌ卷
第２期
信号处理
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲ０ＣＥＳＳＩＮＧ
Ｖ０１．３１ＮＯ．２
２０１５年２月
Ｆｅｂ．２０１５
基于单站一维距离像序列的进动锥柱体目标特征提取

弹道目标进动周期特征提取研究

ＡｂｔａｔＡｂｌｓｃｔｒｅｓｅｈｄｌｓｅｔｂｉｈｄｉｈｓｐｐｒｈｒｄｔｎｔｏｓｓｃｓＣＡＵＯＣ，Ｃｓｒｃ：ａｌｔａｇｔｃｏｍｏｅｓａｌｅｎｔｉａｅ．ＴｅｔｉｏａｍｅｈｄｕｈａｉｉｉｓａｉｌＴＡＭＤｎａ — Ｆａｄｖｒｉａｅｎｙｉｍｅｈｄａｅｃｍｐｒｄａｃｒｉｇｔｅｅｈｄｅ，ａｄｔｅｒｃａａｔｒｔｓａｅａａｙｅ．Ｔｅｎｅｇｎａｕ・ｎｒｐｎｅａａｓｓｌｔｏｒｏａｅｃｏｄｎｔｃｏｍｏｌｎｈｉｈｃｅｓｉｎｚｄｈｎａｉｅｖｌｅｅｔｏｙｏｈｒｉｃｒｌｂｓｄｖｒａｃａｙｉｍｅｈｄｉｒｓｎｅ．Ｔｉａｇｒｈｏｔｉｓｔｅｅｇｎａｕｎｒｐｓｎｈｉｅｖｌｅｄｃｍｐｓｔｎｏａｅａｉｎｅａｌｓｓｎｔｏｓｐｅｅｔｄｈｓｌｏｉｍｂａｎｈｉｅｖｅｅｔｏｙｕｉｇｔｅｅｇｎａｕｅｏｏｉｏｆｔｌｉｅｈｅｅ，ａｄｔｅａｌｕｅｐｒｓｅｔｔｄｂｈａｉｎｅａａｙｉｍｅｈｄｃｏｓｒｓｎｈｍｐｉｄｅｏｉｓｉｅｙｔｅｖｒｃｎｌｓｔｏ．Ｔｅｐｅｅｔｄａｐｏｃａｆｃｉｅｙｍａｎｉｔｉｄｍａａｓｈｒｓｎｅｐｒａｈｃｎｅｆｔｌｉ－ｅｖｔｉｈｒｃｓｏｅｔｐｃｌａｉｃｎｙｉｍｅｈｄａｌａｅｒａｅｔｅｅｒｒｒｔ．ＴｉｍｅｈｓｒｂｓｅｅｎｔｅｌｗａｎｔｅｐｅｉｉｎＯｆｈｉａｒｔｙｖａｅａａｓｓｔｏｓｗｅｌｓｄｃｅｓｈｒｏａｅｈｓｎｌｔｏｉｏｕｔｖｎｉｈｏｄＳｏｄｔｎＦｎｌ，ｓｍｕａｉｎｒｐｒｔｄｔｖｌａｅｔｉｐｒａｈｗｔａｉｎＮＲｓｈｍａｙｉｓｏｓｔａｈｓａ — ＮＲｃｎｉｏ．ｉａｙｉｌｔｓａｅｏｅａｅｏｅａｕｔｈｓａｐｏｃｉｖｒｔＳｉｌｏｈａ．Ｔｅａｌｓｓｈｗｈｔｔｉｐ

基于雷达一维距离像序列的微动特征提取

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５５８３９．２０１３．０３．００５
基于雷达一维距离像序列的微动特征提取
宁超，田雨光，张向阳
（电磁散射重点实验室，北京１００８５４）
Ｃａ）目标进动（ｂ）目标翻滚
图１空间目标的进动和翻滚示意图
运动对雷达回波调制的根本原因为距离的
达式，分析了运动方式对雷达回波的影响；根据维距离像的能量起伏特征和径向长度特征，提
标的固有属性，可以作为目标识别的重要特征量
进动是指刚体自旋的同时目标轴线绕某空
间轴以角速度Ｑ旋转．如图１（ａ）所示．该空间轴
之一．２０世纪６０年代美国开始研究各类目标的
文献标志码：Ａ
文章编号：２０９５．５８３９（２０１３）０３．０１７３．０４
目标的运动可以分解为质心的刚体运动和目标或部件的旋转转动．不同形状的目标，或不同类型的目标会产生不同形式的平动或转动，通过目标运动分辨处理，可以得到目标平动特征（如飞行轨迹、速度与加速度特征等）以及目标微
激光雷达进行观测．对微动特性的研究一般是通过雷达回波的时域分析、频域分析、时频域分析等对微动频率和周期估计．目前，宽带雷达在目标跟踪探测和目标识别中发挥着重要

基于多视角距离像的弹道目标三维微动特征提取

基于多视角距离像的弹道目标三维微动特征提取李靖卿;冯存前;童宁宁;郭良【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)005【摘要】针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题，提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。

利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标，提取目标的距离像序列信号，求得最强2散射点在雷达视线上的投影长度，提取目标投影长度随时间变化的关系，利用最小二乘估计对关系式中的参数进行估计。

运用组网雷达的多视角特性，根据不同视线方向上不同进动角频率的投影分量，提取目标三维微动特征。

计算机仿真验证了提取方法的可行性与有用性，估计效果达到预期目的。

【总页数】4页(P34-37)【作者】李靖卿;冯存前;童宁宁;郭良【作者单位】空军工程大学防空反导学院，陕西西安，710051;空军工程大学防空反导学院，陕西西安，710051;空军工程大学防空反导学院，陕西西安，710051;空军工程大学防空反导学院，陕西西安，710051【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.组网雷达弹道目标三维微动特征提取 [J], 张栋;冯存前;贺思三;师俊朋;魏代春2.基于一维距离像序列的空间弹道目标微动特征提取 [J], 朱玉鹏;王宏强;黎湘;肖顺平3.基于滑动散射条件的弹道目标微动特征和结构特征提取∗ [J], 张栋;冯存前;贺思三;罗亚宗;罗骁4.弹道目标宽带雷达干涉式三维成像与微动特征提取 [J], 胡健;罗迎;张群;孙玉雪;胡超5.多视角弹道目标微动特征提取仿真研究 [J], 赵双;鲁卫红;冯存前;李靖卿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

弹道中段进动目标动态RCS仿真研究

ＲＣＳ值。根据中段弹道目标的运动学特性，利用高
频区理论计算方法，现提出了一种弹道中段进动目
２０１３年１月２９日收到第一作者简介：孙佳佳，男。空军工程大学防空反导学院博士研究
生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｕｎｎｙ８７０４０１＠１６３．ｃｏｎ。ｒ
即使初次拦截失败，还可再次拦截。因此中段的目标识别是整个反导系统目标识别的重点。而在雷达目标识别的诸多特征量中，导弹的ＲＣＳ是影响雷达对其发现距离以及真假目标识别的一个重要特
系下的位置，由此确定弹道导弹在发射时刻和落点
一盯 ∞ ∞ 【
ｆ堕
、Ｉ￣ｅｒｋ
一
１。
Ｉ
时刻之间任意时刻ｔ的轨迹参数。
时刻的偏近点角＝ａｒｃｃ。ｓ（）。
则由Ｋｅｐｌｅｒ方程解得近地点时刻
ｒｋ
＝
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（ｔ）＝ｓｉｎ［ｓｉｎ／・ｓｉｎｕ（ｔ）］×
所以椭圆弹道长轴口
。
ｆｃｏｓ（㈤一Ｑ）＝
【ｓｉｎ（（）一ｎ）：ｔａｎ６（ｔ）ｃｏｔ
由ｐ：：（＋碥＋哦）可得偏心率
第１３卷
第１６期
２０１３年６月
科

一维卷积特征提取

一维卷积是一种深度学习技术，通常用于从一维数据中提取特征。

它是一种卷积神经网络（CNN）的变体，其将一维滤波器应用于一维输入数据。

一维卷积特征提取的步骤如下：
1. 一维数据预处理：将一维数据预处理为卷积神经网络可接受的格式。

这通常包括将数据标准化并将其转换为张量。

2. 选择滤波器：选择一组一维滤波器。

每个滤波器都有自己的权重和偏置，这些权重和偏置将被用来从输入数据中提取特征。

3. 卷积操作：将一维滤波器与一维输入数据进行卷积运算。

这将产生一个新的特征图，其中包含从输入数据中提取的特征。

4. 池化操作：对特征图进行池化操作。

池化操作将减少特征图的大小，同时保留最重要的信息。

5. 重复步骤 2-4：重复步骤 2-4，直到达到所需的特征提取水平。

6. 全连接层：将提取的特征输入到全连接层。

全连接层将这些特征组合起来，并产生最终的输出。

一维卷积特征提取可以用于各种应用程序，包括：
自然语言处理：从文本数据中提取特征，用于文本分类、命名实体识别和其他任务。

语音识别：从语音数据中提取特征，用于语音识别和语音控制。

生物信息学：从基因序列数据中提取特征，用于基因分类、疾病诊断和其他任务。

金融预测：从金融数据中提取特征，用于股票价格预测、外汇交易和其他任务。

一维卷积特征提取是一种强大的技术，可用于从一维数据中提取有意义的特征。

它在许多不同的应用程序中都有广泛的应用。

基于一维信息的雷达信号特征提取

基于一维信息的雷达信号特征提取下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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中段弹道目标特征提取与识别方法研究中期报告

中段弹道目标特征提取与识别方法研究中期报告
本文的研究目的是寻找一种可以自动提取和识别中段弹道目标特征
的方法。

其主要研究内容和进展如下：
1. 系统框架设计
本研究采用了基于深度学习的方法，利用卷积神经网络（CNN）和
循环神经网络（RNN）结合的框架，对中段弹道目标进行特征提取和识别。

具体而言，我们使用CNN对弹道目标图像进行特征提取，然后利用RNN对这些特征进行融合和分类。

2. 数据集构建
为了验证我们提出的系统框架的有效性，我们需要构建一个中段弹
道目标数据集。

我们从公开的数据库中抽取了大量的弹道目标图像，并
通过数据增强的方法生成了更多的图像，最终构建了一个具有足够规模
和多样性的数据集。

3. 特征提取实验
我们使用了不同的卷积神经网络模型（如AlexNet、ResNet等）对
数据集进行训练，并比较了它们在特征提取方面的表现。

实验结果表明，ResNet的效果最好，可以提取出更具有区分度的特征。

4. 分类实验
我们将从ResNet中提取出来的特征输入到LSTM中进行分类。

实验结果表明，我们提出的系统框架在中段弹道目标的识别方面具有较高的
准确率和召回率，可以有效地识别出目标的类别和状态等信息。

总的来说，我们提出的基于CNN和RNN结合的中段弹道目标特征
提取和识别系统框架在实验中表现良好，可以为中段弹道目标检测和追
踪提供重要支持。

基于GSWD-Viterbi的弹道目标微动特征提取算法

基于GSWD-Viterbi的弹道目标微动特征提取算法李靖卿;冯存前;贺思三;唐东丽【摘要】针对弹道目标信号分量多、噪声敏感性强以及各散射点强度变化范围大的问题,提出一种新的弹道目标微多普勒特征提取算法.在滑动模型的基础上,首先在时域进行GSWD变换,然后通过Viterbi算法依次提取出各信号分量,最后利用逆S 变换在时域内重构信号来实现降噪,并运用求和平均误差补偿方法求出目标的微多普勒信息.结果表明,该方法抗噪性好,较为准确的提取出弹道目标的微多普勒参数.【期刊名称】《弹箭与制导学报》【年(卷),期】2015(035)006【总页数】4页(P94-97)【关键词】GSWD;Viterbi算法;弹道目标;特征提取【作者】李靖卿;冯存前;贺思三;唐东丽【作者单位】空军工程大学防空反导学院,西安710051;空军工程大学防空反导学院,西安710051;空军工程大学防空反导学院,西安710051;空军工程大学防空反导学院,西安710051【正文语种】中文【中图分类】TN957微多普勒信息提取技术是实现弹道目标识别的关键技术之一[1]。

作为非合作目标,弹道目标对先验信息比较敏感,而目标的微动特性恰好不甚依赖于先验要求,能够被精密雷达获取。

V.C.Chen首先将时频分析方法引入到目标微多普勒参数的提取[2]中,为弹道目标识别提供了新的研究思路。

文献[3]利用STFT和AP聚类相结合的方法,在混合信号模型的基础上,分离出多分量非平稳信号,但STFT时频分辨率不高。

文献[4]采用连续小波变换(CWT)来处理无线电波传感器信号,取得了较好的测量精度,但CWT无法准确得到目标信号的相位信息,且所得频谱幅值受限于频率的变化。

文献[5]在Wigner-Ville分布(WVD)上构造正交基窗函数,有效的实现了旋转机构的提取及故障诊断,但依然存在交叉项。

综合这些方法和特点,文中采用广义S变换(GSWD)[6]与Viterbi算法[7]相结合的方法,它能有效的分离并提取出弹道目标的微多普勒特征。

弹道目标进动周期特征提取新方法

弹道目标进动周期特征提取新方法雷腾;刘进忙;李松;胡国平【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)001【摘要】中段弹道目标识别一直是反导作战中的技术难点,而弹道目标微动产生的微多普勒信号为雷达识别弹头和诱饵提供了一种新的途径.针对弹道目标的进动特性,建立了锥体弹头的进动微多普勒模型,引入了时频重排平滑伪Wigner-Ville分布(RSPWVD)对锥体弹头的微多普勒信号进行了提取,仿真比较了Wigner-Ville分布(WVD)、平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)和RSPWVD的提取结果,证明了RSPWVD在提取弹道目标微多普勒信号中的优越性,提出了一种基于微多普勒时频图的弹道目标进动周期特征提取新方法.仿真结果表明该方法具有很好的估计精度和抗噪性.%The identification of ballistic midcourse targets is always the difficult point in anti-missile system, while a new approach to identify the warhead is provided by the micro-Doppler of ballistic target. According to the characteristics of precession ballistic targets, the mathematical model of pyramidal ballistic missile warhead is established. Applying RSPWVD time-frequency transform to extracting the micro-Doppler signal, RSPWVD is seen as the best compared with WVD and SPWVD through simulation figures. Furthermore, an innovative method based on micro-Doppler time-frequency image to extract precession period is proposed. The results of simulation suggest that the innovative method has high precision and good performance of anti-noise.【总页数】6页(P265-270)【作者】雷腾;刘进忙;李松;胡国平【作者单位】空军工程大学防空反导学院,西安710051;中国人民解放军95859部队;空军工程大学防空反导学院,西安710051;空军工程大学防空反导学院,西安710051;空军工程大学防空反导学院,西安710051【正文语种】中文【中图分类】TN953【相关文献】1.基于AP-DBSCAN聚类的弹道目标进动特征提取 [J], 陈蓉;冯存前;王义哲;许丹2.基于时间-距离像的弹道目标进动特征提取新方法 [J], 雷腾;刘进忙;余付平;胡国平3.基于时间-距离像的弹道目标进动特征提取 [J], 韩睿;耿志远4.混合体制雷达网弹道目标进动特征提取 [J], 许丹;田波;李靖卿;冯存前5.弹道目标进动周期特征提取研究 [J], 康猛;王春花;郝明;郭汝江因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。