雷达目标识别
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。
雷达测量中的目标识别与跟踪技术
雷达测量中的目标识别与跟踪技术引言雷达技术作为一种广泛应用于军事、航空、航海和交通领域的测量技术，一直以来都备受关注和研究。
在雷达应用领域中，目标识别与跟踪技术是十分重要的一个研究方向，主要用于确定被测目标的特征或性质，随后跟踪该目标的运动变化。
本文将深入探讨雷达测量中的目标识别与跟踪技术。
一、雷达目标识别技术1. 散射截面及目标特征分析雷达识别某一特定目标的首要问题是确定目标的散射截面。
散射截面的值决定了目标对雷达波的反射程度，与目标的形状、大小和边缘特性等有关。
目标特征分析可以帮助确定不同目标之间的差异，并提供用于识别目标的信息。
2. 多普勒特征分析多普勒效应是指由于目标的运动而引起的接收信号频率发生变化的现象。
通过分析接收信号的多普勒频移，可以获得目标的运动状态、速度和方向，从而进一步识别目标。
3. 反射波束特征分析雷达工作时产生的波束会与目标发生相互作用，反射出的信号会带有目标的形状和结构信息。
通过分析返回信号的波束特征，可以推测出目标的形状、方位和内部结构等，为目标识别提供重要线索。
二、雷达目标跟踪技术1. 滤波器与滤波技术针对目标跟踪问题，滤波器是一种常用的处理手段。
常见的滤波器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。
这些滤波器通过对雷达信号进行滤波处理，估计目标的状态并持续跟踪目标运动。
2. 目标运动模型目标运动模型是描述目标运动规律的数学模型。
常见的目标运动模型有匀速模型、自由加速度模型和粒子模型等。
通过建立适当的目标运动模型，可以更好地预测目标的运动行为，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 数据关联算法数据关联算法是在已知目标状态的情况下，根据测量数据关联目标和测量结果，并进行目标跟踪的一种方法。
常见的数据关联算法有最近邻算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。
这些算法能够有效处理多目标跟踪问题，提高跟踪性能。
三、雷达目标识别与跟踪在实际应用中的挑战与展望1. 复杂环境下的干扰雷达目标识别与跟踪在实际应用中面临着复杂的环境干扰，比如地形变化、气象条件和其他电磁源等。
雷达信号处理中的目标识别与特征提取方法
雷达信号处理中的目标识别与特征提取方法雷达信号处理是一种关键的技术，在许多领域中都有广泛的应用。
目标识别与特征提取是雷达信号处理的重要任务之一。
通过分析雷达接收到的信号，我们可以识别出不同的目标，并提取出与目标相关的特征信息。
本文将介绍雷达信号处理中常用的目标识别与特征提取方法。
一、目标识别方法目标识别是指将雷达接收到的信号与已知目标模型进行比对，从而确定目标的类别。
常用的目标识别方法包括以下几种：1. 信号处理与匹配滤波：匹配滤波是一种经典的目标识别方法。
它利用目标的特征信息构建一个滤波器，将雷达接收到的信号与滤波器进行卷积运算，得到目标的匹配度。
通过设置合适的阈值，即可识别目标。
2. 统计判决方法：统计判决方法利用目标的统计特征进行目标识别。
常用的统计判决方法包括贝叶斯判决、最小距离判决等。
这些方法通过建立目标的统计模型，并根据观测到的信号特征进行判决，从而实现目标的识别。
3. 特征匹配方法：特征匹配方法利用目标的特征信息进行目标识别。
常用的特征匹配方法包括相关匹配、相位匹配等。
这些方法通过计算目标特征之间的相似度，从而确定目标的类别。
特征匹配方法具有较高的准确性和鲁棒性，广泛应用于雷达目标识别中。
二、特征提取方法特征提取是指从雷达接收到的信号中提取出与目标相关的特征信息。
目标的特征信息可以包括目标的形状、尺寸、运动状态等。
常用的特征提取方法包括以下几种：1. 波形特征提取：波形特征提取是从雷达接收到的信号波形中提取出目标的特征信息。
常用的波形特征包括峰值、频率、幅度等。
通过分析这些波形特征，可以识别出目标的一些基本特征。
2. 多普勒频谱特征提取：多普勒频谱特征提取是从雷达接收到的信号的多普勒频谱中提取出目标的特征信息。
通过分析多普勒频谱的幅度、频率等特征，可以识别出目标的运动状态。
3. 极化特征提取：极化特征提取是从雷达接收到的信号的极化信息中提取出目标的特征信息。
雷达信号的极化信息包括目标的极化散射矩阵等。
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。
雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究
雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。
它通过发射脉冲电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间延迟和频率特征来探测和跟踪周围的目标物体。
在雷达信号处理中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向，它们对于实现雷达的自主目标探测和跟踪具有重要作用。
目标识别是在雷达信号中确定目标的位置、速度和其他特征属性的过程。
它的主要任务是将雷达接收到的信号与预先建立的目标模型进行匹配，通过特征提取和目标比对算法来判断目标是否存在。
目标识别可以分为传统方法和深度学习方法两种。
传统的目标识别方法主要依靠数学模型和信号处理算法。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、最小二乘估计以及基于特征提取的算法等。
这些方法通过对信号的频谱、时频分析和特征提取等技术手段，对目标进行匹配和判断。
虽然传统方法在一定程度上可以实现目标识别，但是在处理复杂场景和目标变化较大的情况下效果有限。
近年来，深度学习方法在目标识别领域取得了显著的成果。
深度学习利用神经网络模型对大量数据进行训练，实现对数据的高级特征提取和模式识别。
在雷达信号处理中，深度学习可以利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，对雷达信号进行直接处理和分类。
这种端到端的学习方式能够更好地解决目标识别中的非线性、多样性和时变性等问题。
目标跟踪是在目标识别基础上，在雷达扫描过程中连续追踪目标运动状态的过程。
目标跟踪的主要任务是通过对雷达接收到的连续信号进行滤波和关联，预测目标的位置和运动轨迹，实现实时监测和跟踪。
目标跟踪可以分为基于滤波的方法和基于关联的方法两种。
基于滤波的目标跟踪方法主要应用卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器等算法。
这些方法通过建立目标的状态空间模型，对目标位置和速度进行状态估计和预测。
通过更新观测信息，不断优化目标的运动轨迹。
这种方法简单且实时性较好，适用于快速目标跟踪。
基于关联的目标跟踪方法主要利用关联算法对连续的雷达信号进行处理。
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。
雷达目标识别技术研究及应用
雷达目标识别技术研究及应用引言雷达目标识别技术作为一项重要的军事技术，在军事领域的应用已经非常广泛。
随着科技的不断发展，雷达目标识别技术也得到了不断的更新和升级，使得其在军事上的应用越来越广泛、越来越强大。
本文将就雷达目标识别技术进行深入的研究和分析，并对其在广泛应用中所取得的优异成果进行深入探讨。
一、雷达目标识别技术的概述雷达目标识别技术，简单来说，就是通过雷达技术，对目标的形态、特征、物性等进行采集和分析，将目标与其他物体进行区分的技术。
在军事领域中，雷达目标识别技术被广泛应用于敌我识别、空中情报、目标跟踪、导弹制导、防空预警等领域，在实现战场手段的精细化、多样化上发挥了重要的作用。
目前，雷达目标识别技术主要分为多个方向，其中常见的方向包括基于物理特征的目标识别、基于雷达信号特征的目标识别和基于图像处理的雷达目标识别。
这些方向分别有其优点和缺点，在实际应用中，需要根据不同场景、不同任务需求，精选合适的方向和技术手段。
二、基于物理特征的目标识别技术基于物理特征的雷达目标识别技术，主要是通过对目标物理特性的分析来识别目标。
目前应用较广的方法包括极化特征、形态特征、散射截面等。
其中，通过极化分析，可以利用目标表面的材料、纹理等特征进行目标识别；而通过形态分析，则可利用目标的几何形态、表面形态等进行目标识别。
基于物理特征的雷达目标识别技术以其识别准确率高、鲁棒性好等特点，被广泛的应用于目标识别任务。
在飞机、舰船、车辆等目标的识别中取得了显著的成果。
但是，同时也存在着目标复杂性高，目标表面特征丰富，识别算法繁琐等问题。
三、基于雷达信号特征的目标识别技术基于雷达信号特征的目标识别技术，主要是通过对目标信号的特征进行分析，确定目标的种类和型号。
其主要依托于雷达工作原理中的回波信号处理理论，通过分析接收到的目标雷达信号的频率、振幅、相位等参数，从而实现目标识别。
基于雷达信号特征的目标识别技术具有所需数据量少、识别自动化程度高等优点，已经得到广泛的应用。
雷达目标识别
4.4 神经网络模式识别方法
• 采用BP算法、感知器算法的多层前向网络；径向基函 数网络（RBFN）；模糊ARTMAP网络、自组织特征 映射（SOFM）等自组织神经网络；以及异联想存储 器神经网络、自划分神经网络、实时循环神经网络、 模糊极大——极小神经网络，等等，在目标识别中都 有成功的应用。总之，先进的模式识别方法对于提高、 改善雷达自动目标识别系统的性能将起到至关重要的 作用，对它的进一步研究将具有重要的意义。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维 目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征 信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成功 应用。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 1)利用目标回波起伏特性的识别
• 空中目标对低分辨率雷达来讲可以看作点目标， 其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标 对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波 的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信 息数据进一步分析，可以判断目标的运动情况。
3.雷达目标识别技术回顾
• 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雷达目标 的有效散射截面积。
• 但对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一 个有效散射截面积来描述，就显得过于粗糙，也 难以实现有效识别。
• 近年来理论研究和实际应用比较成功的目标识别 方法有以下4类。
• 在模糊集理论基础上发展起来的模糊模式识别技术， 适于描述目标特征存在不同程度的不确定性。在目标 识别过程中，模糊模式识别技术通过将数值变换提取 的目标特征转换成由模糊集及隶属函数表征，再通过 模糊关系和模糊推理等对目标的所属关系加以判定了。
雷达目标识别与跟踪算法研究
雷达目标识别与跟踪算法研究雷达技术在无人驾驶、军事防御以及航空航天等领域中扮演着重要角色。
雷达目标识别与跟踪算法是雷达系统中的核心环节，它们能够实时监测、识别和跟踪目标，提供对雷达场景中物体的准确感知与分析。
本文将探讨雷达目标识别与跟踪算法的研究现状、主要挑战以及未来发展方向。
首先，雷达目标识别是指通过雷达系统获取的回波数据，对目标进行分类和识别。
常见的目标识别算法包括基于模式匹配的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法和基于特征提取的机器学习算法。
深度学习算法如CNN在目标识别领域取得了显著的成果，它能够从原始数据中学习特征，并准确地分类和识别不同目标。
然而，雷达回波数据特点与图像数据差异巨大，传统图像识别算法不能直接应用于雷达目标识别。
因此，如何针对雷达数据的特殊性进行算法的设计与优化，依然是目标识别领域的研究热点与挑战。
其次，雷达目标跟踪是指对目标在雷达视觉范围内的位置进行连续追踪的过程。
跟踪算法中最常使用的方法是基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的模型预测与观测更新。
卡尔曼滤波器通过对目标位置的预测和观测值之间的关系进行动态更新，能够实现高效准确地跟踪目标。
然而，当目标运动模式复杂、存在运动模式转换、目标数目多等情况时，卡尔曼滤波器的性能就会出现较大的下降。
因此，如何结合其他跟踪算法如粒子滤波器（Particle Filter）或者深度学习方法，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性，也是目标跟踪领域的研究重点。
此外，雷达目标识别与跟踪算法的研究还面临一些特殊场景下的挑战。
例如在天气复杂、多目标且密集分布的情况下，目标在噪声和杂波中的提取与跟踪变得十分困难。
针对这些挑战，研究者们提出了一系列新颖的算法和技术，旨在提高目标识别与跟踪的性能。
例如，引入多输入多输出卷积神经网络（Multiple Input Multiple Output CNN）来提高雷达目标识别的准确性和鲁棒性，以及使用相关滤波器（Correlation Filter）来改善目标跟踪的鲁棒性和计算效率等。
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究目标识别与跟踪技术在现代雷达应用中扮演着至关重要的角色。
通过准确地识别和跟踪目标，雷达系统能够提供关键的信息，用于军事、民用和科研等领域。
本文将讨论基于雷达数据的目标识别与跟踪技术的研究进展和应用。
一、目标识别技术研究目标识别是雷达中的一个关键任务，旨在将雷达数据转化为可理解的目标信息。
目标识别技术可以通过提取目标的特征来实现，例如目标的形状、尺寸、运动模式等。
1.1 特征提取技术特征提取是目标识别的核心环节。
雷达数据中的目标特征包括雷达散射截面、速度、加速度、运动方向等。
通过分析目标的散射特性和运动状态，可以有效地区分目标与背景杂波，从而实现目标识别。
1.2 机器学习方法机器学习在目标识别技术中扮演着重要的角色。
通过对大量的雷达数据进行训练和学习，可以构建有效的分类模型，实现目标的自动识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
二、目标跟踪技术研究目标跟踪是指通过连续观测，估计目标的位置、速度和方向等参数的技术。
在雷达应用中，目标跟踪技术被广泛用于跟踪移动目标，如飞机、船只和车辆等。
2.1 滤波器方法滤波器方法是目标跟踪中常用的技术之一。
常见的滤波器包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器等。
这些滤波器通过观测数据和状态方程来预测和更新目标的状态，从而实现目标跟踪。
2.2 轨迹关联方法轨迹关联是在多个雷达观测周期内识别和关联目标的独立轨迹的技术。
轨迹关联方法可以通过分析目标的运动模式、速度差异和相对距离等参数，实现目标的跟踪和关联。
三、目标识别与跟踪技术的应用目标识别与跟踪技术在军事、民用和科研等领域有着广泛的应用。
3.1 军事应用在军事领域，目标识别与跟踪技术被广泛用于军事侦察、目标导航和作战决策等方面。
通过实时准确地识别和跟踪敌方目标，可提供关键的情报支持，增强军事作战的效能和胜算。
3.2 民用应用在民用领域，目标识别与跟踪技术被应用于雷达气象、交通监控和智能驾驶等方面。
雷达信号处理中的目标识别技术
雷达信号处理中的目标识别技术雷达作为现代武器系统中不可缺少的一部分，具有广泛的应用。
在使用过程中，雷达需要将接收到的信号进行处理，以实现对目标的探测与识别。
其中，目标识别技术是雷达信号处理中的重要组成部分，也是决定雷达性能和作战效果的关键因素之一。
一、目标特征提取目标识别技术的核心是目标特征提取，即通过对雷达接收到的信号进行分析和处理，提取出与目标相关的特征信息。
目标特征主要包括散射特征、运动特征和形态特征等。
其中，散射特征是指目标使雷达接收到的电磁波在空间和时间上的分布特性，通常用雷达截面积（RCS）来描述；运动特征是指目标运动的速度、方向和加速度等，可以通过多普勒频移和相位变化等特征进行提取；形态特征是指目标的几何形状、轮廓和纹理等，常用的提取方法包括边缘检测、轮廓提取、特征点匹配等。
目标特征的提取方法有很多种，如时域分析、频域分析、小波分析、深度学习等。
其中，时域分析是最基本和常用的方法之一，目标的散射信号通常通过时域信号处理进行分析和处理，得到目标的距离、径向速度和加速度等信息；频域分析则是通过傅里叶变换等方法将信号变换到频域，从而获得目标的频率和幅值等信息；小波分析是一种新型的信号处理方法，它通过小波变换将信号分解为多个不同频率的子带，以提高信号处理的精度和效率；深度学习则是近年来兴起的一种人工智能技术，通过神经网络等方法对海量数据进行学习和训练，以实现目标特征的高效提取和识别。
二、目标分类和识别目标特征提取后，还需要对目标进行分类和识别，即根据特征信息将目标归类到不同的目标库中，并判断目标是否是敌我识别。
目标分类和识别的方法主要包括基于特征匹配、基于统计分类、基于神经网络等多种方法。
基于特征匹配的方法是将目标特征与目标库中已知的目标特征进行比对，通过一定的相似度判断将目标归类到相应的目标类型中。
该方法需要建立大量的目标库，对目标特征的匹配精度以及库中目标的类型和数量要求较高，适用于目标类型比较固定的场景。
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。
滤波器图1侑号海波示意图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。
雷达目标识别
雷达目标识别雷达目标识别是一种利用雷达技术来识别目标的方法。
雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测量的技术，其工作原理类似于声纳。
通过发送一束电磁波并接收其反射回来的信号，雷达可以探测到目标物体的存在和位置，并进一步对目标进行识别和特征提取。
目标识别是雷达技术中一个重要的应用领域。
目标识别主要通过对雷达返回信号进行分析，从中提取目标的特征信息，并与事先建立的目标数据库进行比对，进而确定目标的身份和属性。
目标识别可以应用于多个领域，如军事防御、航空航天、交通监控等。
在雷达目标识别中，首先需要对雷达返回信号进行预处理，以去除噪声和杂波干扰，并提取目标的特征信息。
常用的特征包括目标的尺寸、形状、速度、方向等。
这些特征可以通过波形分析、频谱分析、图像处理等方法来提取。
在目标识别过程中，可以根据目标的特征信息进行分类和识别。
常见的分类方法包括基于模式识别的方法、基于机器学习的方法等。
基于模式识别的方法主要是通过比对目标的特征信息与事先建立的目标数据库，来确定目标的身份。
而基于机器学习的方法则是通过将大量的目标数据输入到机器学习模型中，从中学习并建立目标的识别规则。
在雷达目标识别中，有一些常用的算法和技术，如相关器识别算法、最小二乘法、径向基函数网络等。
这些算法和技术可以对目标进行分类、特征提取和参数估计，从而实现对目标的准确识别。
总之，雷达目标识别是一种利用雷达技术对目标进行识别和分类的方法。
通过对雷达返回信号进行分析和处理，可以提取目标的特征信息，并与目标数据库进行比对，从而实现对目标的准确识别。
雷达目标识别在军事、航空航天、交通等领域具有重要的应用价值，可以为相关领域的决策提供有效支持。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术雷达技术一直在航空、导航、军事等领域扮演着重要的角色。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术是其中至关重要的一环。
本文将探讨雷达目标探测与识别的相关技术，以及当前的研究和发展趋势。
第一部分：目标探测技术雷达目标探测是指利用雷达系统进行目标的探测与确认。
传统上，雷达系统使用连续波雷达或脉冲雷达进行目标的探测。
连续波雷达通过发送连续的电磁波并接收被目标散射的波，根据接收到的信号来判断目标是否存在。
脉冲雷达则利用发射短时脉冲的方式来检测被目标反射的脉冲信号。
然而，随着科技的不断发展，新的目标探测技术也应运而生。
比如，目标探测技术中的成像雷达，它能够获取目标的图像信息，从而实现对目标的更准确的探测。
成像雷达通过发射短脉冲序列，并利用波束形成和合成孔径雷达技术，可以获取目标的三维形状和位置信息。
第二部分：目标识别技术雷达目标识别是指根据目标的雷达特性，对目标进行分类和识别。
传统上，目标识别主要依靠目标的回波信号的特征，如目标的反射截面、多普勒频移等。
基于这些特征，通过与数据库进行匹配或者使用特征提取算法，可以对目标进行分类和识别。
近年来，随着人工智能和深度学习的发展，新的目标识别技术也逐渐兴起。
深度学习技术可以从大量的数据中学习和识别特征，从而实现对目标的自动分类和识别。
例如，通过构建深度神经网络模型，并使用大量的雷达图像数据进行训练，可以实现对雷达目标的高效自动识别。
第三部分：研究和发展趋势雷达目标探测与识别技术正不断地发展和演进。
未来的研究和发展趋势有以下几个方向：1. 多传感器融合：将雷达与其他各种传感器技术相结合，如红外传感器、光学传感器等，以形成更完整、准确的目标探测与识别系统。
2. 多维信息提取：除了传统的距离和速度等信息外，还可以提取更多维度的信息，比如目标的形状、材料组成等，以更全面地识别和判别目标。
3. 实时目标跟踪：目标跟踪是对目标在时间上的连续追踪。
未来的目标跟踪技术将更加注重对目标的轨迹、运动模式等动态信息的捕捉和分析。
利用雷达数据进行目标识别及跟踪
利用雷达数据进行目标识别及跟踪雷达是一种电子测量技术，利用无线电波在空间中传播，并接收和处理由目标反射回来的反射波。
利用雷达技术对目标进行识别和跟踪已经成为现代军事和民用领域中的重要应用。
本文将探讨如何通过雷达数据实现目标识别和跟踪。
一、雷达技术的基本原理雷达技术的基本原理是通过发射无线电波，将它们从目标上反射回来，并测量其时间和频率，以确定目标的位置、速度和方向。
雷达系统由发射机、接收机、天线和处理器组成。
发射机产生连续的射频信号，经天线后发射出去。
当信号碰到目标时，会被反射回来，信号经天线再次进入接收机。
接收机会对信号进行放大和处理，以提取目标信息。
处理器将提取的信息转换成有用的数据，如目标的位置、速度和方向等。
二、雷达数据的分析与处理雷达数据的分析与处理是雷达技术中最重要的环节之一。
雷达数据可以包含大量的信息，如目标反射强度、距离、速度、方位角和高程等。
在进行目标识别之前，需要对雷达数据进行预处理和滤波。
预处理的主要任务是将原始数据转换成可视化的格式，以方便对数据进行分析和处理。
滤波则是为了去除噪声，保留有用的信号，以提高目标识别的准确性和可靠性。
进行目标识别时，需要根据目标的特征进行分类。
目标的特征包括反射强度、速度、方位角和高程等。
通过对这些特征的分析和处理，可以确定目标的类别和属性。
三、雷达数据的目标跟踪目标跟踪是利用雷达数据对目标的运动轨迹进行预测和跟踪的过程。
目标跟踪的主要任务是在目标动态变化的情况下，对其位置进行准确预测和跟踪。
目标跟踪的算法可以分为传统算法和智能算法两类。
传统算法主要包括卡尔曼滤波、贝叶斯滤波和粒子滤波等。
智能算法则包括人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑等。
四、雷达技术在军事上的应用雷达技术在军事上的应用主要包括目标识别和跟踪、雷达导航、目标指引和武器制导等。
其中，目标识别和跟踪是一项关键技术，可以帮助军事指挥部对敌方军事活动进行监测和预警。
在现代战争中，雷达技术的发展已经成为军事优势的重要标志之一。
雷达测量中的目标识别与跟踪技术
雷达测量中的目标识别与跟踪技术雷达是一种广泛应用于军事和民用领域的无线电探测设备，可以通过发射和接收电磁波来探测和跟踪目标。
雷达测量中的目标识别与跟踪技术在现代社会中发挥着重要作用，不仅有助于军事作战，还广泛应用于航空、航海、气象、交通等领域。
一、雷达目标识别技术雷达目标识别技术是指通过分析雷达回波信号的特征，确定目标的类型和性质。
目标识别可以通过目标的尺寸、形状、反射截面以及运动轨迹等特征来实现。
在雷达目标识别中，一种常见的方法是基于目标的回波信号的频率谱。
不同目标对电磁波的反射能力不同，因此其回波信号的频谱也不同。
通过比对已知目标的频谱特征和实际回波信号的频谱，可以对目标进行识别。
另一种常用的目标识别技术是基于目标的散射特性。
目标与电磁波相互作用，产生散射现象。
通过分析目标的散射信号，可以了解目标的形状、结构以及材料成分，从而实现目标的识别。
此外，雷达目标识别还可以通过目标的运动特征来实现。
不同类型的目标在运动过程中表现出不同的特征，比如速度、加速度等。
通过分析目标的运动特征，可以对目标进行分类和识别。
二、雷达目标跟踪技术雷达目标跟踪技术是指通过分析雷达回波信号，实时追踪目标的位置、速度和轨迹等信息。
目标跟踪是雷达应用于实际场景中的重要环节，对于实现有效的目标探测和监测至关重要。
在雷达目标跟踪中，一种常见的方法是基于比较分析目标的回波强度变化。
通过寻找回波强度最强的点，可以确定目标的位置。
同时，结合雷达的扫描方式，可以得到目标的速度和运动方向信息。
通过不断更新目标的位置、速度和方向信息，可以实现目标的跟踪。
另一种常用的目标跟踪技术是基于多普勒效应。
多普勒效应指的是当目标相对雷达运动时，雷达接收到的回波频率会发生变化。
通过分析回波频率的变化，可以推测目标的速度和运动方向，从而实现目标的跟踪。
除此之外，雷达目标跟踪还可以利用图像处理和信号处理技术。
通过对雷达回波信号进行图像化处理，可以直观地观察目标的位置和运动轨迹。
雷达目标识别与跟踪算法研究
雷达目标识别与跟踪算法研究引言雷达技术在军事、航空航天、交通、环境监测等领域具有重要的应用价值。
雷达目标识别与跟踪算法是雷达系统中的核心技术之一，它能够实时识别并跟踪雷达系统所探测到的目标，从而为决策与应用提供重要的信息支持。
本文将对雷达目标识别与跟踪算法进行研究，并探讨其在不同领域的应用。
一、雷达目标识别算法研究雷达目标识别是指通过分析雷达探测到的目标特征，判断目标种类或属性的过程。
常见的雷达目标识别算法有检测算法、特征提取算法和分类算法。
1.1 检测算法雷达探测到的目标通常被表示为点云或距离-速度图像。
检测算法就是基于这些数据，识别目标是否存在的过程。
传统的检测算法有CFAR（常规恒虚警率）法和霍夫变换法，还有基于模型的检测算法，如基于高斯分布模型和基于机器学习的检测算法。
1.2 特征提取算法特征提取算法是在检测到目标之后，提取目标的关键特征，以实现目标分类与识别。
常用的特征包括目标的形状、纹理、颜色、运动等。
特征提取算法主要包括边缘检测、纹理分析、运动估计等。
1.3 分类算法目标的分类与识别是指将识别到的目标分为不同的类别或属性。
分类算法主要基于目标的特征进行分类，如支持向量机（SVM）、决策树、人工神经网络等。
近年来，深度学习算法在目标分类与识别领域取得了巨大的成功，如卷积神经网络（CNN）等。
二、雷达目标跟踪算法研究雷达目标跟踪是指在目标识别的基础上，持续追踪目标并估计目标的运动状态。
雷达目标跟踪算法可以分为传统方法和基于深度学习的方法。
2.1 传统方法传统的雷达目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器等。
这些方法既适用于单目标跟踪，也适用于多目标跟踪。
但是，由于目标的非线性运动、目标数量变化和目标间相互遮挡等问题，传统方法在复杂场景中表现较差。
2.2 基于深度学习的方法近年来，深度学习算法在目标跟踪领域取得了重要突破。
基于深度学习的目标跟踪算法利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等架构，结合大规模标注的数据集进行训练。
雷达分析与目标识别算法研究
雷达分析与目标识别算法研究概述：雷达技术是一种利用无线电波来探测目标的技术。
雷达分析与目标识别算法是对雷达获取的数据进行处理和分析，以识别和跟踪目标。
本文将讨论雷达分析与目标识别算法的研究与应用。
引言：雷达技术一直是军事、航空、气象和航海等领域中重要的工具。
雷达系统通过发送无线电波并接收其反射信号，根据信号的特性和反射时间，可以确定目标的距离、方位和速度等信息。
然而，由于雷达波束的特性和目标背景的复杂性，从海上、地面、空中等多种噪声环境中准确地识别和跟踪目标仍然是一个具有挑战性的问题。
雷达分析与目标识别算法：雷达分析与目标识别算法是对雷达数据进行处理和分析，以提取目标特征并对目标进行识别和跟踪。
以下是一些常用的雷达分析与目标识别算法：1. 脉冲压缩算法：脉冲压缩算法是一种用于提高目标分辨率和降低目标散射截面积的技术。
该算法通过应用复杂的信号处理技术，对雷达接收到的信号进行压缩，使得距离分辨率可以达到理论极限。
脉冲压缩算法在目标识别和测距方面具有重要的应用价值。
2. 自适应波束形成算法：自适应波束形成算法是一种通过优化雷达波束的传输和接收来提高目标检测和跟踪效果的算法。
该算法可以根据目标的方位和距离信息自动调整雷达波束的形状和方向，以最大程度地提高目标信号的接收效果。
3. 雷达图像处理算法：雷达图像处理算法是一种将雷达数据转换为可视化图像的技术。
通过将雷达接收到的信号进行处理和分析，然后将结果以图像的形式展示出来，可以更直观地观察和识别目标。
雷达图像处理算法在目标识别和目标特征提取方面具有广泛的应用。
4. 目标跟踪算法：目标跟踪算法是一种通过对雷达数据进行连续分析和处理，以实现目标的持续跟踪和预测的技术。
该算法可以通过匹配目标的特征和动态参数，实时跟踪目标的位置、速度和加速度等信息。
应用领域：雷达分析与目标识别算法在多个领域有着广泛的应用，包括军事、交通、航空、气象和安防等方面。
1. 军事应用：在军事领域，雷达分析与目标识别算法可以在目标检测、导弹追踪和目标识别等任务中起到重要的作用。
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计在现代社会，雷达技术被广泛应用于军事、民用、航空航天等领域。
其中，雷达目标识别与跟踪系统是其中一个重要的组成部分。
雷达目标识别与跟踪系统的设计，可以帮助人们更准确地进行目标的监测、追踪和控制，提高了人类在各种领域中的管理和应用水平。
一、雷达技术的原理雷达是一种利用电波来探测目标位置和运动状态的技术。
雷达系统通过向目标发射连续或间歇的电磁波，然后接收反射回来的信号，并对其进行处理，从而获得目标的位置、运动速度等信息。
雷达的核心是收发设备和信号处理系统，其中收发设备主要包括雷达天线、发射机和接收机等。
二、雷达目标识别技术雷达目标的识别是指通过对目标反射回来的信号特征进行分析和处理，从而判断目标的种类及其特征。
目标识别技术的目标是实现对目标情况的准确分析和对目标种类的自动判断。
在雷达目标识别中，常用的方法有SAR成像、HRR特征识别、频谱分析等。
其中，SAR（合成孔径雷达）具有对地面目标进行成像、探测以及识别的能力。
HRR（高分辨率雷达）技术可以获得高质量的目标特征数据，进而实现目标的识别。
三、雷达目标跟踪技术雷达目标跟踪是指系统能够对目标的位置、速度等参数进行实时检测，从而对其进行追踪。
目标跟踪技术是雷达技术应用的重要组成部分，主要是通过对目标的位置和运动状态进行实时分析和计算，来实现目标的跟踪。
在实际应用中，经常采用的目标跟踪算法有传统卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和平滑滤波等。
四、基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计的目的是能够快速且准确地识别和跟踪目标，为后续的分析和决策提供有效的数据支持。
该系统主要由雷达设备、数据采集与处理模块、目标识别算法模块和目标跟踪算法模块等组成。
1.雷达设备部分，主要是对雷达设备进行选型和配置。
针对不同类型的目标，需要选择不同类型的雷达设备。
同时，也需要考虑设备性能、探测距离、探测精度等因素，选择合适的雷达设备。
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4.4 神经网络模式识别方法
• 人工神经网络（ANN）和生物神经系统之间有着内在 的联系，能够在有限领域内模拟人脑加工、存储不搜索 信息的机制来解决某些特定的问题。它具有自适应、自 组织、自学习能力，可以处理一些环境信息十分复杂、 背景知识丌清楚的问题，通过对样本的学习建立起记忆， 然后将未知模式判为其最为接近的记忆。由于其自身的 上述特点，模式识别是神经网络技术应用得最为广泛的 领域之一。
2.雷达目标识别模型
• 雷达目标识别需要从目标的雷达回波中提取目标 的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。对获 取的目标信息迚行计算机处理，不已知目标的特 性迚行比较，从而达到自动识别目标的目的。
2.雷达目标识别模型
• 识别过程分成三个步骤：目标的数据获取、特征提取和分类 判决。 • 相应模型如图所示：
3.4 基于极化特征的目标识别
• 2）利用目标形状的极化重构识别目标 • 对低分辨率雷达，丌能区分目标上各个散射中心 的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征， 因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的 识别。 • 对高分辨率雷达，目标回波可分解为目标上各个 主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极 化重构，就是利用高分辨率雷达区分出各个散射 中心的回波，分别提取其极化信息。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 2)利用动态目标的调制谱特性的识别
• 动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、 直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷 达回波的周期性调制。丌同目标的周期性调制谱 差异很大，因而可用于目标识别。Bell等详细分 析了喷气发动机的调制(JEM)现象，并建立了相 应的数学模型，为利用JEM效应迚行目标识别奠 定了理论基础。
3.4 基于极化特征的目标识别
• 极化特征是不目标形状本质有密切联系的特征。任何 目标对照射的电磁波都有特定的极化变换作用，其变 换关系由目标的形状、尺寸、结构和取向所决定。测 量出丌同目标对各种极化波的变极化响应，能够形成 一个特征空间，就可对目标迚行识别。 • 极化散射矩阵（复二维矩阵）完全表征了目标在特定 姿态和辐射源频率下的极化散射特性。对目标几何形 状不目标极化特性的关系的研究结果表明，光学区目 标的极化散射矩阵反映了目标镜面曲率差等精密物理 结构特性。
4.4 神经网络模式识别方法
• 采用BP算法、感知器算法的多层前向网络；径向基函 数网络（RBFN）；模糊ARTMAP网络、自组织特征 映射（SOFM）等自组织神经网络；以及异联想存储 器神经网络、自划分神经网络、实时循环神经网络、 模糊极大——极小神经网络，等等，在目标识别中都 有成功的应用。总之，先迚的模式识别方法对于提高、 改善雷达自动目标识别系统的性能将起到至关重要的 作用，对它的迚一步研究将具有重要的意义。
3.4 基于极化特征标识别 • 结合SAR 和ISAR成像，在相应雷达上加装变极化 装置，从而可以利用极化信息或将极化信息不已 有的图象识别技术相结合，对每一像素迚行更有 效的识别。
4.用于雷达目标识别中的模式识别技术
• 迚行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分 类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展 为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计 模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和 基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别 方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。
3.4 基于极化特征的目标识别
• 3）利用瞬态极化响应识别目标 • Chamberlain等将极化信息不冲激响应结合起来， 提出了利用目标瞬态极化响应（TPR）迚行目标 识别。利用TPR识别目标是将极化识别不时（频） 域识别相结合的很好范例。在Chamberlain的基 础上，通过TPR 特征提取，把复杂目标在结构上 分解成由散射中心对应的多个子结构来分别描述， 对飞机目标识别获得了较好的效果。
3.4 基于极化特征的目标识别
• 利用极化信息迚行雷达目标识别的方法，其主要 方法分为： • 1）根据极化散射矩阵识别目标 • 根据极化散射矩阵来识别目标是利用极化信息识 别目标的基本方法。具体分为：①根据丌同极化 状态下目标截面积的对比来识别目标；②根据从 目标极化散射矩阵中导出的目标极化参数集（极 化丌变量）来识别目标；③根据目标的最佳极化 或极化叉来识别目标。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维 目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征 信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成功 应用。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 1)利用目标回波起伏特性的识别
• 空中目标对低分辨率雷达来讲可以看作点目标， 其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标 对雷达的相对姿态的丌同而变化，根据目标回波 的幅度不相位的变化过程，判断其形状，对复信 息数据迚一步分析，可以判断目标的运动情冴。
4.3 基于模型和基于知识的模式识别方法
• 基于模型的模式识别方法是用一种数学模型来表示从 标样本空间或特征空间中获取的、描述目标固有特性 的各种关系准则。在建模过程中，除了利用目标的物 理特性外，还运用了特征之间的符号关系准则，如特 征随姿态角变化的规律等，因此，基于模型的的模式 识别方法在一定程度上改善了传统的统计模式识别方 法中信息利率丌高的缺点。目前也有丌少人在致力于 基于模型的目标识别方法的研究。
3.雷达目标识别技术回顾
• 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雷达目标 的有效散射截面积。 • 但对形状丌同、性质各异的各类目标，笼统用一 个有效散射截面积来描述，就显得过于粗糙，也 难以实现有效识别。 • 近年来理论研究和实际应用比较成功的目标识别 方法有以下4类。
4.1 统计模式识别方法
• 最近邻域法、相关匹配法、多维相关匹配方法、 Bayes最大似然Bayes 分类器、Bayes优化决策规 则、最大似然函数等都被用于了目标特征的分类 决策。
4.2 模糊模式识别方法
• 在雷达目标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目 标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时 间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的 模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。 • 在模糊集理论基础上发展起来的模糊模式识别技术， 适于描述目标特征存在丌同程度的丌确定性。在目标 识别过程中，模糊模式识别技术通过将数值变换提取 的目标特征转换成由模糊集及隶属函数表征，再通过 模糊关系和模糊推理等对目标的所属关系加以判定了。
雷达目标识别
提纲
• • • • • 1.雷达目标识别 2.雷达目标识别模型 3.雷达目标识别技术回顾 4.用于雷达目标识别中的模式识别技术 5.结语
1.雷达目标识别
• 雷达目标识别是指雷达对目标迚行探测，对所获 取的回波信息迚行分析，从而确定目标的种类、 型号等属性的技术。 • 尽管雷达目标识别应用范围很广，并且在某些层 面有了成功的应用，但是雷达目标识别技术还未 形成完整的理论体系，现有的雷达目标识别系统 在功能上尚存在一定的局限性，其主要原因是目 标类型和雷达体制的多样化及所处环境的极端复 杂性。
4.1 统计模式识别方法
• 统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达 目标识别中最常用到的特征分类方法，它是一种 根据已知样本的统计特性来对未知类别样本迚行 分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征 目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢 量的概率分布密度函数，在某种最优准则下，利 用特征矢量的统计知识来构造判别函数，从而在 保证分类误差概率最小的条件下，对目标迚行分 类。
3.2 基于极点分布的目标识别
• 80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如 何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提 取目标极点的函数束法（POF）以及广义函数束 法(GPOF)等，在极点的估计精度以及抗噪能力方 面均优于Prony法。 • 由目标的频域响应来识别目标的方法：①从目标 的频域响应来识别目标的方法；②获取目标极点 的频域Prony法(FDPM)；③由于频域法的目标极 点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改 善作用的数据多重组合法。
3.3 基于高分辨率雷达成像的目标识别
• 借助高分辨率雷达对目标迚行一维或二维距离成像， 或采用合成孔径雷达或逆合成孔径雷达对目标成像得 到二维雷达图像，可获取目标的形状结构信息。 • 基于一维距离像的目标识别方法，在舰船目标、坦兊、 车辆等地面目标、飞机目标识别中分别获得了较高的 正确识别率。 • 对于基于二维雷达图像的目标识别，可利用图象识别 技术来迚行，这是目标识别领域中最为直观的识别方 法，但是如何获得高质量的目标二维图像是迚行目标 识别的首先要解决的问题。
5 结语
• 到目前，研究者们已从多个方面研究了雷达目标 识别技术。研究表明，用单一技术解决雷达目标 识别问题都将是困难的，问题的解决有赖于多种 技术的综合运用。针对单一方法存在的各自局限 性，可以考虑将多种技术相结合，以提高正确识 别率。
• 从已有的研究来看，多地利用了目标回波信号的幅 值、相位、频率等信息，而对目标的极化信息的利 用却很有限。 • 一方面是因为在低分辨率雷达情冴下，从雷达回波 中丌能得到稳定且明确的目标极化特征，使得极化 信息在低分辨率情冴下对目标识别的用途丌大。 • 另一方面受限于极化散射矩阵的精确测量技术。 • 高分辨率雷达技术、极化散射矩阵的精确测量技术 的发展为雷达回波中获得稳定且明确的目标极化特 征提供了可能。
3.2 基于极点分布的目标识别
• 目标极点分布只决定于目标形状和固有特性，不 雷达的观测方向(目标姿态)及雷达的极化方式无 关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。 • 1975年，Blaricum等首先提出了直接从一组瞬态 响应时域数据来提取目标极点的Prony方法，使 用提取出的目标极点作为目标特征，而通过将提 取到的目标极点不目标库的目标极点迚行匹配完 成目标识别过程。