舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别

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基于AHP-Fuzzy法的防空兵指挥信息系统评估研究

基于AHP-Fuzzy法的防空兵指挥信息系统评估研究

z… , )对各 因素分 配权 重 , , , 建立 权 重集 即 A= = =
( , , ) ) 口 以 …, ∈ ( 且 : ; 2 n=1设对第 i 个因
标的相互关系 , 由专家直接给出两两 因素相互 比较 素 的单 因素模 糊评 价为 V 上模 糊子 集 为 R =( n 的重 要性 , 构造 判断 矩阵 , 体 步骤如 下 : 具 a … , )即建 立一个 从 U 到 F( ) a , u 的模 糊 映射 , 1 )分析 系统 中各 因素之 间 的关 系 , 立 如 图 1 建 由 厂可 以诱 导 出模 糊 关 系 , 是 得 到 模 糊 矩 阵 : 于
指挥 自动化 。
3 8
杨志华等 : 基于 AHP F zy 的防空兵指挥信息系统评估研究 - uz 法
总第 2 9 0 期
防空兵指挥信 息系统效能
预警探测l 能力 l B
f 情报处理I I B 能力 :I
4 通信 J I B 能力 ,l
通 信 信 息 误 保 码 密
o fAHP a d F zy e au to n u z v la in。t ea to so ec met edfiute p ce h ih n c u aeq a ttt ee au to h u h r v ro h if l si a tdt eweg ta da c rt u ni i v la in c i m a v
刘 顺利
郑州 405) 50 2


文章通过对影 响防空兵指挥 信息系统作战效能因素的分析 , 对其建 立了指标体 系 , 利用 层次分析法 和模 糊评
价法相结合的方法 , 克服 了确定影响防空兵指挥信息 系统效能 的各 因素的权重 和准确定量评 价这些 因素所 面临 的困难 , 对 防空兵指挥信息 系统 的研发 和完善具有一定的参考价值 。 关键词 防空兵指挥信 息系统 ; AHPF zy法 ; 能评 估 - uz 效

舰船目标图像不变特征及识别仿真研究

舰船目标图像不变特征及识别仿真研究

1 引言
舰船 目标 图像 识别 是计算 机视 觉和模 式识 别领域 的重 要课 题 , 其在精 确制 导 、 海上交 通管 理 、 反恐 、 搜救 等军 事和 民用 领域具有十 分重 要 的意义 。通 过 图像 准确识 别舰 船 目 标关 键有两项 : 一是 提取 图像 的不变 特征 ; 二 是依 据特 征量 寻求 最佳匹配方法 以实现 目标分类 。白 H u M. K . 于 1 9 6 2年 利用 代数不 变理 论构 造 出 Hu不 变矩 后 』 , 因其 具有 平 移 、 旋转 和尺度不变性 , 在 图像 目标识别 领域被 广泛使用 并得到
摘要 : 在舰船 目标 图像优化识别 中, 传统不 变矩 高阶矩 易受噪声干扰 , 存在 信息冗余 , 且特 征量匹配也仅 局限于计 算图像与
模板特征量 间的距离度量 或相关度 量。为解决 上述问题 , 提出了一种采 用无冗余 复数不 变矩 和多项式 曲线 拟合的舰船 目 标
图像识别算法 , 选取复数不变矩作为描述 图像识别 的不变 特征 , 以图像 的复数不变矩 作为数 据点 , 结合 多项式 曲线拟合理 论, 计算 图像复数不变矩 的多项式 曲线拟合 系数 , 通过拟合 系数 间的相 似性 度量对 图像 目标进行描述 , 并应 用于实际 的舰船 图像并对其有 效性进 行了仿 真分 析。仿 真结果 表明 , 所提方法对舰船 目标 图像不变特 征描述具有较 好稳定性 , 为舰船 目标 图像识 别提供 了参 考。
第3 3 卷 第3 期
文章编号 : 1 0 0 6 — 9 3 4 8 ( 2 0 1 6 ) 0 3 — 0 0 0 5 — 0 4



仿
真 ห้องสมุดไป่ตู้
2 0 1 6 年3 月

高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究

高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究

高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究引言:高分辨雷达(High-Resolution Radar)作为一种重要的舰船探测和目标识别技术,在军事、民用等领域发挥着重要作用。

其中,舰船距离像估计和遮蔽小目标检测是高分辨雷达的关键问题之一。

本文将针对这一问题进行研究分析,并提出一种有效方法。

一、舰船距离像估计方法研究舰船距离估计是雷达目标检测和跟踪的基础。

传统方法通常采用脉冲信号处理技术,通过测量雷达回波的时间延迟来估计舰船距离。

然而,在高分辨雷达中,存在着脉冲重复频率对距离像估计的影响。

为了解决这一问题,可以采用频率调制连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)信号,通过测量回波的频率变化来估计舰船距离。

FMCW信号具有高距离分辨率、低功率要求等优点,因此被广泛应用于高分辨雷达系统。

二、遮蔽小目标检测方法研究由于复杂环境和目标自身特性,高分辨雷达中的小目标通常容易被大目标遮蔽,导致检测误差。

为了提高遮蔽小目标的检测效果,可以采用多雷达系统和信号处理技术相结合的方法。

多雷达系统可以增加目标的观测角度,减少遮蔽现象,提高检测的准确性。

同时,信号处理技术可以通过对回波数据进行滤波、去除杂散等处理,提高小目标的信噪比,减少误检。

三、方法研究与实验验证本文提出了一种基于多雷达系统和信号处理技术的舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法。

首先,多雷达系统根据不同的观测角度获取舰船目标的回波数据。

然后,通过数据融合和信号处理技术对回波数据进行滤波、去除杂散等处理,提高小目标的信噪比。

最后,利用估计的舰船距离、目标特性和海洋背景信息进行目标检测和识别。

为了验证上述方法的有效性,我们建立了一个仿真实验平台。

通过合成不同环境下的高分辨雷达回波数据,模拟舰船目标的距离和小目标的遮蔽情况。

实验结果表明,所提出的方法能够准确估计舰船距离,有效地检测和识别遮蔽小目标。

一种基于组合不变矩的新的舰船图像目标识别方法

一种基于组合不变矩的新的舰船图像目标识别方法
推 导 出来 的二维坐 标变 换 ,可表 示 为
= r 上 。+ nt + Ⅱ 。
将 ( +q 阶原 点矩 和 中心矩分 别定 义为 P )
, +。 ,+ 。
m = / / xyfxy xy P。(, dd, )
IF A E M N HY / o . , o9 E 0 N R R D( O T L )V L 2 N .,S P2 1 3 l
尺度变换 () s 后仍然保持不变 的特征量。H u矩是

在实 际应 用 中,由于 受视 角和 摄 像 机等 素 的影 响,舰船 图像 会 发 生变形 ( 射变 换) 仿 , 此 时仅利 用不变 矩提 取 的 目标 特征 并不 准 确 。 为 了识 别这 些 目标 ,需要 寻 找仿 射变 换 下 的不
[ 首 次提 出矩不 变量 的 概念 ,此后 国 内外 众多 ]
学 者 相 继 展 开 了 研 究 。 L [ 利 用 F ui— ln i3 ] or r l e Mei

//, )一,) 22 (d 一( ),d a z
P q= 0 1 2 ・ ‘ , , , ,・ () 2
点 的 构 想 。 由 于 通 过 小 波 变 换 可 以得 到 时 域 和
+ = 关系。当 z 或 Y , Pq ; 。 < < ,为
奇数 时, 不变矩可 能会 出现 负值 , 而且数值 的变 化范 围很大 。用取对 数 的方 法进行 数据 压缩 :

频域 的局部 信 息 ,因此 小波 变换 特 征更 适合 于 局部 离散特 征的提 取。 H 矩 、仿 射不变矩 和小 波不变 矩具 有各 自 u
j l : 12… , l g l 1 ,, 7
() 5

FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究

FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究

FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究王勇;黄鑫【摘要】调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)具有造价低、功耗低和重量轻的优点,因此被广泛用于对各类目标成像。

FMCW信号可以看作是占空比为1的脉冲信号,其脉冲宽度相对较长,在此期间内目标的运动常常不可忽略。

此时,利用传统的“走-停”模式和距离-多普勒(R-D)算法得到的ISAR像将出现距离-方位2维的模糊,导致图像分辨率下降。

该文针对FMCW-ISAR对舰船目标实测数据成像时出现的模糊现象进行了研究,首先建立目标的运动模型,并分析目标在调频周期内的运动分量对距离压缩结果和最终成像结果的影响,最后提出相应的脉内补偿方法以改善图像分辨率。

对比补偿前后对仿真模型与实测数据的成像结果,该文所提出的脉内补偿方法能够有效抑制1维距离像的展宽,提高FMCW-ISAR的成像质量。

%Given its advantages of low cost, low weight, and low power consumption, Frequency Modulated Continuous Wave-Inverse Synthetic Aperture Radar (FMCW-ISAR) has been widely used for imaging many kinds of targets. Since the FMCW signal can be regarded as a pulse signal whose duty ratio is one and pulse duration is relatively long, the motion of targets usually cannot be neglected. In this circumstance, the stop-go assumption is not valid, so ISAR images obtained using the traditional Range-Doppler (R-D) procedure exhibit two-dimensional blurring, which results in decreased resolution. In this paper, we investigate the blur problems of FMCW-ISAR in imaging ship targets, and construct a target motion model. Then, we analyze the influence of the in-pulse motion component in range profiles and final images. We propose acorresponding in-pulse compensation method to improve the resolutionof ISAR images. A comparison with the imaging results of real measured echo data verifies the effectiveness of the proposed method in diminishing the 1-D-profile broadening and improving image quality.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2019(008)003【总页数】9页(P373-381)【关键词】调频连续波逆合成孔径雷达; 舰船目标成像; “走-停”模式; 脉内补偿;【作者】王勇;黄鑫【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 ??哈尔滨 ??150001;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 ??哈尔滨 ??150001【正文语种】中文【中图分类】TN957.511 引言逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像是对海探测中很重要的精细化描述和识别手段[1]。

舰船目标实测数据ISAR成像分析

舰船目标实测数据ISAR成像分析
的 分析 结 果 进 行 了检 验 。
关 键 词 : IA S R;一 维像 ;运 动 补 偿 ;时 频 分 析 ; 维像 二 中 图分 类 号 : U 6 . 2 6 52 文献标 识 码 : A
文章编 号 : 1 7 7 4 ( 0 8 0 0 1 0 DOI 1. 4 4 ji n 17 6 2— 6 9 2 0 ) 3— 1 5— 3 :0 3 0 /.s . 6 2—7 4 . 0 8 0 . 2 s 692 0.3 02
The I A R m a i g a l ss o he r a a a o hi a g t S i g n na y i ft e ld t f s p t r e
S ifn HU Z - a ,S NG Wa - e ,WU S u - n U L a g ,Z i in j O nj i h nj u
(. 1 西安 电子 科技 大学 雷达 信 号 处理 国 家重 点 实验 室 , 西 西安 7 0 7 ; 陕 10 1
2 空 军工程 大 学 电讯 工 程 学院 , 西 西 安 7 0 7 ) . 陕 10 7
摘 要 : 采用逆合成 孔径 雷达对海上舰船 目 进行一维 成像 和二维成像 研究 。海 上舰船 目标 的一维距 离像 标
维普资讯
第3 0卷第 3期
20 0 8年 6月 舰船科学


Vo . 0,No 3 13 .
SHI CI P S ENCE AND TECHNOLOGY
J n.,2 8 u 00
舰船 目标 实测 数据 IA S R成像 分析
苏丽 芳 ,朱 子 健。 ,宋 万 杰 ,吴 顺 君
( . a o a K yL bo a a inl rcsig X da nvri , in 7 0 7 , hn ; 1 N t nl e a f d r g a Poes , iinU i sy X ’ 10 1 C ia i R S n e t a

一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法

一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法

一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法王锦章;徐冰超;任杰;杨欧;卢文良;刘先康;魏存伟【摘要】从模式分类角度讨论了基于高分辨距离像的舰船目标识别问题,提出了一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法.通过对数据进行Gabor变换去除噪声,利用基于小波包分解能量的方法得到信号在不同频带的能量分布特性,最终通过支持向量机进行识别.通过对6类目标实测数据的分析,验证结果表明,该方法在舰船目标识别领域具有良好的应用前景.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)004【总页数】3页(P19-21)【关键词】高分辨距离像;Gabor变换;小波包能量谱;支持向量机【作者】王锦章;徐冰超;任杰;杨欧;卢文良;刘先康;魏存伟【作者单位】海军驻北京地区电子设备军事代表室,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015【正文语种】中文【中图分类】TN957.51雷达目标的高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)是目标多散射中心在雷达径向距离上的一维分布图,反映了这些散射中心的散射强度和相对位置等目标特征信息,为物理特性相似的复杂目标分类提供了必要的信息来源[1]。

但由于环境、目标的复杂性、目标的伪装及反雷达能力、目标运动的非合作性等因素的存在,要获取目标各种角度各个姿态的HRRP几乎是不可能的[2]。

支持向量机((Support Vector Machine,SVM)是20世纪90年代提出的,是利用统计学习理论发展起来的新一代学习机[3],在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。

基于深度学习的海上舰船目标多源特征融合识别

基于深度学习的海上舰船目标多源特征融合识别

第2期 2021年2月Journal of CAEITVol. 16 No. 2 Feb. 2021doi : 10.3969/j. issn. 1673-5692.2021.02.004基于深度学习的海上舰船目标多源特征融合识别宋鹏汉,辛怀声,刘楠楠(中国电子科学研究院,北京100041)摘要:针对海上舰船雷达辐射源特征和高分辨率距离像独立使用难以有效进行目标识别的问题, 提出多种基于深度学习的多源特征融合目标识别方法。

通过构造深度序贯融合模型、深度分支融 合模型、深度卷积融合模型和深度循环融合模型四种框架,实现舰船目标的多辐射源特征与高分辨率距离像深度特征的自动提取与融合识别,完成目标分类。

利用不同长度、不同类别和不同信噪比 的仿真数据集对四种融合模型进行训练和测试,结果表明深度分支融合模型和深度循环特征融合 模型具有较高的应用潜力和研究价值。

关键词:深度学习;舰船目标;特征融合;目标识别中图分类号:E917;TN957.52 文献标志码:A文章编号:1673-5692(2021 )02-127 4)7Ship Targets Recognition Based on Deep LearningMulti-source Feature FusionSONG Feng-han, XIN Huai-sheng, Liu Nan-nan(China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing 10041 , China)Abstract : Because it9s difficult to recognize the ship targets using the feature of the radiation sources or the High Range Resolution Profiles ( HRRP) individually, we propose four multi-source feature fusion methods based on deep learning to fuse the feature of radiation sources and HRRP and recognize the ship targets. The methods include the deep sequential feature fusion model, the deep branch feature fusion model, the deep convolution feature fusion model and the deep recurrent feature fusion model, which fuse the feature of multiple radiation sources and HRRP automatically and deeply. In order to test the perform­ance of the four models, we construct a series of dataset using different target length, different numbers of categories and different signal-to-noise ratios. The results indicate that the deep branch feature fusion model and the deep recurrent feature fusion model have higher application potential and more practical re­search value.Key words : deep learning ; ship targets ; feature fusion ; target recognition〇引言在海上舰船远距离目标识别过程中,目标舰船 的电磁辐射源特征信息与电磁散射特征信息至关重 要。

舰船目标实时一维距离像研究

舰船目标实时一维距离像研究

信号/数据处理舰船目标实时一维距离像研究3吴 超,龚翠玲,宋万杰,吴顺君(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 西安710071)【摘要】 针对线性调频脉冲信号提出了舰船目标一维距离像实时成像算法,给出了系统工作原理,并结合舰船目标的实测数据对该算法进行了仿真分析,同时讨论了该算法在信号处理中的具体实现流程,最后给出了实时成像结果。

【关键词】 实时;一维距离像;解线频调;包络对齐中图分类号:T N957 文献标识码:AA Study on Rea l2t i m e Range P r of ile of M a r i n e Tar getsWU Chao,G ONG Cui2ling,S ONG W an2jie,WU Shun2jun(Nati onal Lab.of Radar Signa l Pr oce ssing,Xidian University, Xi′an710071,China)【Abstra ct】 Focusing on Dechir p ing pulse signals,an real2ti me range profil e alg orit h m suited for m arine targ e ts isp roposed in this pape r.T he p rinci p le of s yste m is described and ana ly zed it with real ra w data of ma rine targe ts.T he flo w chart of i mple m enta ti on is gi ven a s well.Fina lly the i maging re s ult is p resent ed.【Key wor ds】real2ti me;range p r ofile;Dechirping;env e l ope align ment0 引 言一维距离像具有很高的分辨率,这同时要求发射信号的带宽很大,对于A/D、DSP等硬件电路的要求也就很高,不利于实时成像[3],工程中较多采用去斜率处理来降低回波信号的带宽,从而降低A/D的工作量以及数据量[1-2]。

基于AIS的对海雷达多目标融合跟踪方法

基于AIS的对海雷达多目标融合跟踪方法

基于AIS的对海雷达多目标融合跟踪方法贺丰收;缪礼锋;陶飞翔;张存【摘要】针对海面密集目标跟踪时数据关联难度大且跟踪精度不高的问题,提出了一种基于船载自动识别系统(AIS)信息的雷达航迹融合方法.首先,根据AIS测量值和雷达的测量噪声等级确定融合系数,保证融合数据的合理性;然后,使用融合后的航迹对雷达测量值作双波门的数据关联处理,优化数据关联方法,提高源于目标测量值的置信度,降低虚警和杂波的影响,进一步提高航迹的稳健性和跟踪精度;最后通过仿真和实测数据证明了所提方法的有效性和优越性.%For the great difficulty of data association and low tracking accuracy in the intensive target tracking of sea surface,a track fusion method based on automatic identification system (AIS) information is proposed in this paper.Firstly,the fusion coefficients are calculated according to the measured value of AIS and the measurement noise level of radar,which can ensure rationality of fusion data.Then the data association of double gates is made by use of the fusion track for the measured value of radar,which can optimize the data association method,improve the confidence level of target measurement value,and reduce the influences of false alarm and clutter.Thus,the track robustness and the tracking accuracy are improved.Finally,the validity and superiority of the method is proved by simulation data and actual measurement data.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)002【总页数】6页(P153-158)【关键词】海面密集目标跟踪;航迹融合;AIS信息;数据关联【作者】贺丰收;缪礼锋;陶飞翔;张存【作者单位】中航工业雷华电子技术研究所,江苏无锡214063;中航工业雷华电子技术研究所,江苏无锡214063;中航工业雷华电子技术研究所,江苏无锡214063;中航工业雷华电子技术研究所,江苏无锡214063【正文语种】中文【中图分类】TN953;TN957在含杂波或多目标背景条件下,数据关联是对目标进行稳定及正确跟踪的关键技术[1-3]。

一种基于雷达HRRP的舰船目标识别方法

一种基于雷达HRRP的舰船目标识别方法

一种基于雷达HRRP的舰船目标识别方法魏存伟;刘先康;孙菲;徐冰超【摘要】针对高分辨雷达一维距离像的舰船目标识别问题,提出了一种基于多特征提取、最近邻模糊分类器的目标识别方法.该方法首先对海上舰船目标进行姿态角估计,然后对一维距离像进行预处理,提取出径向长度、中心矩、散射中心特征,并采用最近邻模糊分类器进行识别匹配.通过4类军民船数据进行测试,验证结果表明,该方法在舰船目标识别领域具有良好的应用前景.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)011【总页数】4页(P13-15,30)【关键词】一维距离像;Relax算法;最近邻模糊分类器;姿态角估计【作者】魏存伟;刘先康;孙菲;徐冰超【作者单位】中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015【正文语种】中文【中图分类】TN957.51雷达高分辨舰船目标一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP) [1-5]是用宽带雷达信号获取的散射点子回波在雷达视线上投影的向量和,显示了目标的结构分布和几何形状,表明了目标散射点沿距离方向的分布,对识别提供了重要的信息,因此成为识别领域的热点之一[6-13]。

从文献[5]中可以看出,一维像目标识别主要面临3个方面的问题,分别为姿态敏感性、平移敏感性、幅度敏感性,其中影响最大的是姿态敏感性,即舰船所成像随着姿态的变化导致目标区域变短,造成一维像类似于压缩效果,通过雷达提供的航迹进行姿态估计,可以降低姿态敏感性。

本文重点研究了基于航迹的姿态角估计、多特征提取和最近邻模糊分类器[6],以及应用在舰船目标高分辨一维像识别领域。

舰船目标的姿态可简化为目标运动方向与雷达视线的夹角[4]。

对雷达舰船目标航迹数据进行曲线拟合,在少量测量周期范围内,可采用二次曲线表示本文采用最小二乘估计[8]计算出二次曲线的系数a,b,c,对二次曲线方程求导后得到斜率=2ax+b,这样可以得到二次曲线方程的切线方向,也就是舰船目标的瞬时运动方向或相反方向,为计算运动方向与雷达视线方向的夹角,对二次曲线的斜率求反正切后,可以得到与X轴的夹角二次曲线的切线方向在横、竖方向上的投影可以用cos(α)和sin(α)来表示,则t时刻,舰船目标姿态角θ的估计可表示为其中,A为方位角,所以实际的姿态角θ(θ∈[0,90°])为2.1 预处理在实际工程应用中,提高舰船目标一维像信噪比的一种方法为非相干积累,对舰船目标一维像非相干平均也可以降低目标的姿态敏感性。

一种基于距离-方位字典的仿生目标定位方法

一种基于距离-方位字典的仿生目标定位方法

统接收到的回波信号可表示为不同距离及方位上接 收到的回波线性叠加[4] ,即
∑ ∑ E( t) = e( ti ,θj) = Aijs( ri ,θj) (2)
i,j
i,j
式中:回波时延 ti = 2ri / v;ri 表示距离;v 为声速;Aij
表示回波的幅值;θj 表示方位;s( ri,θj) 表示距离 ri,
从图 5 及图 6 可知,信噪比降低,目标的距离- 方位联合估计结果随之变差,表现为干扰逐渐增多, 同时,在相同信噪比下,相比于双稀疏随机阵列,双 稀疏均匀阵列的目标估计输出信噪比更低且噪声干
扰更大,由此验证了双稀疏随机阵列的优越性。 2.3 抗噪性
为了验证字典的抗噪性,在信噪比范围为-25 ~ -5 dB 的条件下对单个目标做蒙特卡洛实验,均值
min‖α‖0 subject to x = Dα, α ≥ 0 (7) 式中, ‖α‖0 表示 α 中非零元素的个数。
研究表明,在适当的条件下,0⁃ 范数最小化问题 可以重新描述为与原始问题具有相同唯一解的 l1⁃ 范数最小化问题[9]
min‖α‖1 subject to x = Dα, α ≥ 0 (8)
度的平衡和折中,并直接影响着后文的目标参数估
计效果。 γ 的取值范围为 0 < γ < γ max = ‖DTx‖∞ , 并有经验公式[7]
γ = σ 2lg(p)
( 11)
式中: σ 为噪声方差;p 为字典的势。
γ 值的选择与信噪比有关,在高信噪比条件下,
γ 值应当小,并且随着噪声的增加,γ 值也应该相应
本文提出了一种基于距离-方位联合字典的目 标定位方法,利用仿生探测系统实现了小孔径高精 度的目标定位,可同时估计出 3 个及以上的相邻目 标的距离及方位信息。

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法
S i a g tr c g to s d o g o de pe t a h p t r e e o nii n ba e n hi h- r r s c r
S UN i I Fe ,L ANG i g,REN i Jn Je,LI Xin— a g,W EICu we U a k n n— i
£ r 库 中样本 姿态 角 ; 6为姿态 角 约束 阈值 。
F ( , , 。 … ∞ )
() 5


根 据式 ( ) 5 可证 明高 阶谱 与平移 无关 。H R R P为
1 3 平 移敏I . 兀 l 与 平移不 变特 征 感性
离散信 号 , 对离 散信 号 , 求 和代替 积分 , 用 且用 离 散傅
( o 7 1F c r o L N) B in 0 0 5 C ia N .0 at y f A( , e ig 10 1 , hn ) o P j
A b t a t sr c :
A m eh d a e o h g — r e p cr i o o e f r hi tr e r c g i o t o b s d n i h o d r s e ta s pr p s d o s p a g t e o nt n.Fisl i rt y,
且 具 有平 移 不 变 的 性 质 , 可 以 获 得 更 好 的 识 别 效 故 果 。本文 首 先 对 舰 船 目标 HR P进 行 预 处 理 , 后 R 然
征 信息 来 鉴别 目标 类别 , 高分 辨 距 离像 ( R ) 含 HR P 包
了 目标 的结构 信息 和 反射 特性 信 息 , 易 于获 取 和处 且
第3 3卷 第 7期
21 0 1年 7月

基于改进方位弯折的一维距离像雷达目标识别

基于改进方位弯折的一维距离像雷达目标识别

基于改进方位弯折的一维距离像雷达目标识别张衡;周代英【摘要】传统的基于方位弯折算法对一维距离像进行目标识别时,测试数据与参考距离像序列的动态弯折在端点对齐的情况下才能进行.针对传统动态方位弯折端点严格约束的局限性,提出一种端点松弛的算法,采用一种改进的基于方位弯折算法,实现雷达目标的识别.对三种飞机的实测数据进行了仿真实验,结果表明该方法的有效性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)013【总页数】3页(P41-43)【关键词】目标识别;一维距离像;动态规划;方位弯折【作者】张衡;周代英【作者单位】电子科技大学电子工程学院四川成都,610054;电子科技大学电子工程学院四川成都,610054【正文语种】中文【中图分类】TN951 引言高分辨雷达可以获取目标的一维距离像,相对低分辨雷达,高分辨一维距离像反映了目标的几何形状和结构信息,从而提供了有效的目标识别的特征信息[1]。

但是一维距离像对目标姿态角的变化非常敏感,基于距离像的雷达目标识别方法需要克服这种方位敏感性带来的识别不稳定的问题。

动态时间弯折是将时间弯折和距离测度结合起来的一种非线性规划方法[2],由于该方法简单有效,张军英等提出利用动态时间弯折的DAW算法[3]在一定程度上解决了雷达目标识别问题。

在基本的动态方位弯折方法中,要求参考模板和测试距离像序列在匹配过程中必须端点对齐,由于一维距离像变化是一个随视角变化而逐渐演变的过程,因此可以把某一方位角下的一维距离像看作是距离像空间的一点,而距离像演变过程则在距离像空间形成一条轨迹曲线[4]。

模板序列包含整段轨迹曲线的全局变化信息,对应测试序列包含一段轨迹曲线的局部变化信息,由于基本的DAW方法要求序列端点必须严格对齐,造成轨迹曲线的局部特征信息丢失。

本文针对DAW方法存在的缺点,提出了一种端点松弛的算法,同时取消i(1)=1,j(1)=1和i(K)=I,j(K)=J的限制。

舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别

舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别

舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别
孙剑波;席泽敏;卢建斌;王静
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2011(031)011
【摘要】为提高高分辨雷达目标识别率,对多姿态角舰船目标一维距离像的相关匹配识别方法进行了研究。

提出了一种以相关匹配法为基础,求取目标各姿态角一维距离像与模板之间的最大滑动相关系数,并与识别率建立对应联系,通过引入联合概率计算提高目标识别率的方法。

这种方法较为贴近实际应用,在一定程度上提高了识别率,为目标识别提供了一条较为有效地途径。

【总页数】4页(P49-52)
【作者】孙剑波;席泽敏;卢建斌;王静
【作者单位】海军工程大学电子工程学院,武汉430033;91257部队,舟山316001;海军工程大学电子工程学院,武汉430033;海军工程大学电子工程学院,武汉430033;海军工程大学电子工程学院,武汉430033
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.舰船目标一维距离像查询识别数据库的设计 [J], 孙长城;席泽敏;卢建斌
2.一种舰船目标一维距离像识别的新方法 [J], 刘江波;席泽敏;卢建斌;吕建慧
3.基于Wigner-Ville分布的空间目标多姿态角特征融合识别算法 [J], 李超;陈曾
平;杨霄鹏;许人灿;高磊
4.基于多姿态角下一维距离像的雷达目标三维成像 [J], 任双桥;刘永祥;黎湘;庄钊文
5.舰船目标一维距离像特性分析 [J], 陈宏昆;卢建斌
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舰船小目标图像配准算法

舰船小目标图像配准算法

舰船小目标图像配准算法
郭明;周晓东
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2012()2
【摘要】当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准.
【总页数】5页(P195-199)
【关键词】图像配准;海天线;高通能量分布
【作者】郭明;周晓东
【作者单位】海军航空工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于图像配准的无人机目标精确定位算法 [J], 杨帅;程红;李婷;赵鹤
2.利用小波、匹配子空间探测器和图像配准技术探测红外小目标 [J], 顾聚兴
3.一种小目标的电视/红外图像配准方法 [J], 韩艳丽;杨樊;李恒
4.用于SAR图像小目标舰船检测的改进SSD算法 [J], 苏娟; 杨龙; 黄华; 金国栋
5.角点检测的舰船图像配准算法 [J], 孙青锋
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条较为有效 地途 径 。
关键词
一 维距 离像 ; 相关 匹配 ;联合概率 ;目标识别
TN9 5 ,
中 图分 类 号
Re o ni i c g zng Shi r e y M uliAs e tRa g o ie p Ta g tb t- p c n e Pr fl
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K yW od HR P, orl inmac ig jit rbbly tre eo nt n e rs R c r a o t n ,on o a it , agt cg io et h p i r i
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总第 2 9 0 期
舰 船 电 子 工 程
S i eto i En ie rn hp Elcr nc gn eig
V0. 1No 1 13 . 1
4 9
2 1 年第 1 期 01 1
舰 船 目标 一 维 距 离 像 多 姿 态 角 相 关 匹 配 识 别
孙剑 波 ' 席 泽敏 卢 建斌 王 。
有 效 性 由 于 动 目标 在 图像 中 散 焦 而 受 到 限 制 _ 。 2 ] 雷达 高分辨 一 维 距 离像 能 够 提 供 目标 的 距 离 向结
雷达 目标识别是指利用雷达接 收设备从 目标 距 离 和方位 信 息对地 面静 止 目标 成像 , 有着 非 常好
区( 目标尺寸远小于雷达波长) 谐振区 ( 、 目标 尺寸
与 雷达 波长 相 比拟 )光学 区 ( 、 目标 尺 寸远 大 于 雷达
构信 息 , 含 着 目标 散 射 点 沿 径 向分 布 的强 弱 特 包
征, 提供了某姿态角下 目 标散射 中心的位置和散射
强度 信息 , 并且 具 有 易 获 取 和 处 理 的优 势 , 因此 基
于一 维距 离像 的识别 方法 首先 得 到应 用 , 目前 已应
U sn h r e a in M a c n g rt m i g t e Co r l to t hi g Al o ih
S n J a b ’ u in o Xi mi Ze n Lu Ja b n in i W a g Jn n ig
( v l iest fEn ie rn ” ,W u a 4 0 3 ) No 1 5 o p fP Na a v ri o gn e ig Un y hn 3 0 3 ( .9 2 7Tro so LA2 ,Z o s a 3 6 0 ) h uh n 1 0 1
i raetercg io t b aclt ejit rb b i ercg io aeo i eetapc a ge.I i a pi be n es eo nt nr e ycl aet n o a it t eo nt nrt f f rn set n ls t s p l a l c h i a u h o p ly h i df c
波长) 。由于 目前高分辨雷达多工作在光学 区, 故
对 其 目标识 别 的研 究 多 集 中在 此 标识别方法包括基 于 目标一维距离像 的 用 到 空 中 目标 、 面 车 辆 目标 、 面 舰 船 目标识 别 地 海
1 引 言
的后 向 电磁 散 射信 号 中 , 取 目标 的特 征 信 息 , 提 并 运 用 已有 的 目标 先验 信 息 , 现对 目标 的分 类 和识 实
别 [ 。 目标 的 电磁 散 射 特 性 在 频 域 内可 分 为瑞 利 I ]
目标识 别方 法 、 于合成 孔径 雷达 和逆 合成 孔 径雷 基 达二 维像 的 目标 识 别 方 法 等 。合 成 孔 径 雷 达利 用 的识别 地 面 目标 的能 力 , 是合 成 孔径 雷达 识 别 的 但
Ab ta t Th a e i o i r v h e o nto a e o ih r s l t n r d r Th u h r p o o e t o src e p p r ams t mp o e t e r c g iin r t f h g e o u i a a . o e a t o r p s d a me h d
( 海军工程大学 电子工程学 院” 武汉

4 0 3 ) 9 2 7 队 舟山 3 60 ) 30 3 ( 15 部 10 1


为 提高高分辨雷达 目标识别率 , 多姿态角舰船 目标一维距离像 的相关匹 配识别方法进行 了研究 。提 出了一 对
种 以相关 匹配法 为基 础 , 求取 目标各姿态 角一 维距 离像 与模板之间的最大滑动相关 系数 , 并与识别率建立对应联系 , 通过引 入联合 概率计算 提高 目标识别率 的方法 。这种方法较 为贴 近实际应 用 , 一定程度 上提高 了识别 率 , 目标识别提供 了一 在 为
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