基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术

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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。

雷达高分辨距离像自动目标识别方法的改进

ｂｓｄＲｄｒｕｏｔａｇｔｅｏｎｔｎ（ＡＲ．ｕｅｈｒｔｉｉｆｃｔｒｇｃｔｒｓｍｅｍｓａｅａａＡｔｍａｉＴｒｅＲｃｇｉｏＲＴ）Ｄｅｏｔａａｅｓｃｏｓａｔｎｎｅ，ｏｔｅｃｉｔｈｃｃｒｔｓｅｉｅｉ
识别发生误判。该文针对发生的问题，主要讨论了飞机类目标对偏航、俯仰、侧摆三维姿态角变化的敏感性、飞
机类目标在正侧视附近的特点以及测试样本的 “ 相干峰 ”现象，并提出了相应的改进措施。仿真数据的识别试验结果表明该文提出的改进措施可以有效地提高识别性能。
关键词：高分辨距离像：雷达自目动标识别；最大相关系数模板匹配法；自适应高斯分类器
ＫｙｗｒｓＨｇｓｌｉｎｅｒｆｅ（ＲＰ；ａａｕｏｔａｇｔｃｇｉｏＲＴ）Ｔｍｌｅｅｏｄ：ｉＲｏｔｎＲｇｏｌＨＲ）ＲｄｒｔｍａｃｒｅＲｏｎｉｈｅｕｏａＰｉＡｉＴｅｔｎ（ＡＲ；ｅｐａｔＭａｃｉｔｏｎｅｔｅＭａｉｍＣｒｌｉｏｆｃｎｃｔｉＭＣ — ＭＭ）ＡａｔｅＧｕｓｎｔｎＭｅｄｕｄｒｈｘｈｇｈｍｕｏｒａｏＣｅｉｔｒｅｏｅｔｎｉｅｉｒｎ（ＣＴ；ｄｐｉａｉｖｓａ
ｐｏｅｔｆｔｅＨＲＲＰｓｎａｔｅａｒｌｅｔｒｅ ’ ｒａｓｄ，ａｄｃｈｒｎｐｘｐｅｏｎｎｅｔａａｒｐｒｙｏｈｅｒｈｉｐａａｇｔＳｎｂｏｄｉｅｎｏｅｅｔａｅｈｎｍｅａｉｔｓｄｔ．

基于积谱的雷达目标高分辨率距离像识别

基于积谱的雷达目标高分辨率距离像识别
郭尊华;李少洪
【期刊名称】《北京航空航天大学学报》
【年(卷),期】2006(032)004
【摘要】针对飞机目标的识别问题,将一种用于语音识别中的积谱特征引入雷达目标一维距离像识别领域.积谱定义为功率谱与群延迟的乘积,该特征能够充分利用目标一维距离像的幅度谱与相位谱信息.在目标分类阶段,选择基于弹性传播(RPROP)算法的多层前馈神经网络作为分类器.利用4种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法得到目标的一维纵向距离像,对距离像积谱的分类性能进行了测试,结果表明基于积谱的特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能.
【总页数】3页(P404-406)
【作者】郭尊华;李少洪
【作者单位】北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN957
【相关文献】
1.高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法 [J], 张文峰;何松华;郭桂蓉
2.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
3.基于非线性变换的高分辨率距离像雷达目标识别 [J], 张军英;谭剑波;岳素林
4.基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别 [J], 何松华; 张润民; 欧建平; 张军
5.一种噪声环境下的雷达目标高分辨率距离像鲁棒识别方法 [J], 李玮杰;杨威;黎湘;刘永祥
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雷达成像技术在目标识别中的应用

雷达成像技术在目标识别中的应用第一部分：雷达成像技术的基本原理雷达成像技术是以雷达信号为基础的目标成像技术。

雷达信号是由雷达发射器发射出去的电磁波，经过一定时间后，通过雷达接收器接收到回波信号。

雷达成像技术是通过对雷达接收到的回波信号进行处理和分析，形成目标的成像图像。

雷达成像技术的基本原理可以用以下公式来描述：R = ct/2其中，R表示目标与雷达设备的距离，c是光速，t是回波信号所需时间。

利用这个公式，可以测量目标与雷达设备之间的距离。

对于雷达成像技术，其基本原理是利用雷达设备从不同的方向对目标进行探测，通过聚合多次探测到的回波信号，形成目标的成像图像。

其中，雷达设备在探测时可以通过改变发射信号的频率，或者改变探测时的视角等方式来获取更为准确的目标成像图像。

第二部分：雷达成像技术在目标识别中的应用1. 地貌和海洋观测雷达成像技术在地貌和海洋观测中有着非常重要的应用。

在地貌观测中，雷达成像技术可以用来探测地面的高度、地形等信息，进而进行地图制作等工作。

在海洋观测中，雷达成像技术可以用来探测海面的波浪、海流等信息，对于洋流等大规模海洋现象的分析和研究有着重要的意义。

2. 空中交通管制雷达成像技术在空中交通管制中有着非常重要的应用。

在航空管制中，雷达成像技术可以用来追踪和识别飞机等飞行器，对于航班的安全和正常进行有着非常重要的作用。

3. 军事领域在军事领域，雷达成像技术可以用来进行目标识别和打击。

例如，在导弹和炸弹的打击中，可以利用雷达成像技术对目标进行识别和定位，从而实现精准制导和打击。

4. 航天领域在航天领域，雷达成像技术可以用来进行航天器的定位和跟踪，对于轨道控制和调整有着非常重要的意义。

此外，雷达成像技术还可以用来探测太空中的天体和宇宙射线等信息。

第三部分：雷达成像技术的未来发展1. 多波段雷达为了获得更为精确的目标成像信息，未来的雷达成像技术可能会发展成为多波段雷达。

多波段雷达可以同时利用多个频段的信号进行探测，从而获得更为丰富的目标信息。

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 —

高分辨率雷达信号参数对目标识别的影响

信号/数据处理高分辨率雷达信号参数对目标识别的影响3邓　泳1,王彩云2(1.国防科技大学电子科学与工程学院,　长沙410073)(2.北京航空航天大学电子信息工程学院,　北京100083)【摘要】　采用模板匹配分类器,对具有大、中、小3个尺寸级别的9类目标进行基于高分辨率雷达距离像(HRRP)的识别仿真试验,系统地研究了识别概率-信噪比-雷达带宽/载频之间的三维变化关系,分析了雷达信号参数对目标识别的影响,得到了有价值的研究结论。

【关键词】　高分辨率雷达;高分辨雷达距离像;目标识别中图分类号:T N957.52 文献标识码:AIm pact of H i gh Resolut i on Ra da r W avefor m Param eter son Ta r get C l a ssi f i ca tio nDENG Y ong1,WANG Cai2yun2(1.School of Electr onic Science and Engineering,N U DT,　Changsha410073,China)(2.School of Electr onics and I nf or ma ti on Engineering,BUAA,　Beijing100083,China)【Abstra c t】　U sing templa t e m atching c lassifi e r,a high re s oluti on rang e profile(HRRP)ba s ed ta rget c lassifica tion si mula2 ti on ismade for9c lass e s of large2,mediu m2and s m all2sized radar targets i n thisp aper.R elati on s hi p bet ween co rrect cla ssificati on ra t e s,radar si gnal2t o2n oise rati o(S NR)and radar band width/carrier frequenc ies a re syste m atica lly st udied.The i mp ac t of rada r wavefor m pa rame ters on c lassifica tion rates a re syst em atica lly ana ly zed with valuable conclusi ons drawn.【Key word s】high re s olution radar;HRRP;ta rget c lassification0　引　言基于高分辨率雷达距离像(HRR P)的目标识别技术是近年来雷达技术领域的研究热点之一。

雷达目标识别技术

雷达目标识别技术述评孙文峰（空军雷达学院重点实验室，湖北武汉430010）摘要：首先对雷达目标识别研究领域已经取得的成果和存在的问题进行简单的回顾，然后结合对空警戒雷达，阐明低分辨雷达目标识别研究的具体思路。

关键词：雷达目标识别；低分辨雷达Review on Radar Target RecognitionSUN Wen-feng（Key laboratory, Wuhan Radar Academy, Wuhan 430010, China）Abstract: The acquired productions and existent problems of radar target recognition are reviewed simply, then the specific considerations of target recognition with low resolution radar are illustrated connect integrating with air defense warning radar in active service.Key words: radar target recognition; low resolution radar1．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。

1958年，D.K.Barton（美国）通过精密跟踪雷达回波信号分析出前苏联人造卫星的外形和简单结构，如果将它作为RTR研究的起点，RTR至今已走过了四十多年的历程。

目前，经过国内外同行的不懈努力，应该说RTR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，这些成果的取得使人们有理由相信RTR是未来新体制雷达的一项必备功能。

一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法

维普资讯
第２Ｏ卷第１期
２０年２月０２
中国民航学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣｎ吼ＡⅥ Ａ１ＯＮｒＶＥＲｒＹＦＣＨＩ１ＬＮＩ￥ＩＯＮＡ
ＶＯ【０Ｎｏ１２
Ｆｂｅｎ珊，０３２（２
ＡｂｔａｔＴｅｐｐｒｉｔｄｃｓａｎｖｌｍｅｏｏｏｎｒｎｅａｉｍｅｔａｄａｔｔａｅｓｃ：ｈａｅｎｏｕｅｏｅｒｒｔｄｆｒｊｉｔａｇｌｎｎｎｕｏｉｔｇｔｈｇｍａｃｒ
ｒｃｇｉＤ（Ｔ）ｗｉｈｉｂｓｄｏｉａｇｅｏｕｏｒｆｅ．ｏｂｎｄｗｔｏｅｒｌｅ０ｎｔ ¨ＡＲ，ｈｃｓａｅｎｈｇｒｎｅｒｓｌｔｎｐｏｌＣｍｉｅｉｐｗｒｔｆｓｉｈｉｉｓｈ￣ —
收藕日期：０１１一Ｏ２０ — 【３
基金项目：家自然科学基叠资助项目（９００９；国６９２０）国家８３高技术计划项目ｉ装备部国防预研基金项目；国民航总局科技项６总中目；国民航总局教育研究基金项目中作者葡彳：情（９２．津＾程师，士生究方向为数字通信、式识别ｒ高１７一）女天工硕研模
ｍａｃｆｔｅｐｏｏｅｔｏ．ｎｅｏｈｒｐｓｄｍｅｈｄＫｅｒｓ：ｉｈｒｓｌｔｎｒｎｅｐｆｅ；ｕｏｔａｇｔｒｃｇｉｏｒｎｅａｉｍｅｔｙｗｏｄｈｓｅｏｕｉａｇｒｉｓａｔｍａｉｔｒｅｅｏｎｔｎ；ａｇｌｏｏｌｃｉｎｇｎ

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。

一种稳健的雷达高分辨距离像目标识别算法

ｔａｎｎａｌ．Ｉｒｃｉａｐｌａｉｎ，ｔｅａｇｒｔｍｓｓｏｌａｅａｒｂｓｅｏｎｔｎｐｒｏｍａｃｉｅ — ｒｉｉｇｓｍｐｅｎｐａｔｃｌｐｉｔｏａｃｈｌｏｉｈｈｕｄｈｖｏｕｔｒｃｇｉｉｅｆｒｎｅｉｄｆｒｏｎｆ
让模型随着噪声强度的不同而自适应地调整其参数，并且分析了雷达数据的能量归一化处理对模型参数的影响。
由于算法搜索时间较长，为提高算法的搜索效率，导了一个快速算法。基于实测数据的仿真实验结果验证了方推法的有效性，对噪声有较好的稳健性。
ａｇｒｔｍｏａａａｇｔｒｃｇｉｏｒｐｓｄｌｏｉｈｆｒｒｄｒｔｒｅｅｏｎｔｎｉｐｏｏｅ．ＴｈｉａｇｒｔｍａｅｈａａｔｒｆＰｉｓｓｌｏｉｈｍｋｓｔｅｐｒｍｅｅｓｏＰＣＡｄｌａｔｒｂｍｏｅｌｅｙｄｆｅｅｔｎｉｙｃｎｉｉｎ，ａｄｔｅｉｆｕｎｅｏｏｍａｉａｉｎｏａａａａｏｈａａｅｅｓｏｉｒｎｏｓｏｄｔｏｓｎｈｎｌｅｃｆｎｒｌｔｏｆｒｄｒｄｔｎｔｅｐｒｍｔｒｆＰＰＣＡｄｌＳｆｚｍｏｅｉａａｙｅｏｉｒｖｈｅｒｈｎｆｉｉｎｙｏｈｌｏｉｍ，ａｆｓｌｏｉｈｉｅｕｅ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔｎｌｚｄｔｍｐｏｅｔｅｓａｃｉｇｅｆｃｅｃｆｔｅａｇｒｔｈａｔａｇｒｔｍｓｄｄｃｄｐｒｍｅｔｌｓｌｓｒ

复杂背景中的雷达目标探测技术心得体会

复杂背景中的雷达目标探测技术心得体会复杂背景下雷达地面目标检测与识别技术研究心得空地导弹雷达导引头通过感知复杂战场环境，完成对感兴趣目标的探测、识别和跟踪，最终引导导弹实现目标精确打击，在现代战争中发挥了重要作用。

从复杂背景中检测目标，并对目标属性进行识别，是空地导弹雷达导引头面临的实际问题，是制约雷达导引头在空地导弹领域大范围应用的重要因素。

因此，研究复杂背景下雷达目标检测与识别具有重要的军事意义和工程价值。

本文以复杂背景下地面目标探测制导军事需求为牵引，开展复杂背景下雷达地面目标检测与识别关键技术研究，旨在提升雷达导引头的精确打击能力。

主要研究内容可概括为以下四个方面：1、针对距离扩展目标检测问题，提出了一种基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法。

该方法首先利用机器学习中的无监督聚类算法在线估计强散射点数量和首次检测门限，然后结合虚警率确定二次检测门限，最后通过两次门限检测完成目标有无的判决。

所提方法不需要目标散射点分布的先验信息，在各种散射点分布模型下检测性能均较为稳健。

实验部分利用仿真数据和实测数据将所提算法与现有算法进行对比，验证了本文所提方法的优越性。

2、针对低信杂比条件下目标检测问题，提出了一种基于极化熵-能量的雷达目标特征检测方法。

该方法从目标散射机理出发，不依赖能量作为唯一特征进行检测，而将能量-极化熵联合特征作为检测依据。

此外，所提方法将目标检测转化为异常检测问题，即通过判断待检测单元相对周边环境是否异常来判决有无目标。

异常检测模型通过在线学习得到，而不需要离线训练模型。

通过实测数据验证，该方法提升了雷达在低信杂比条件下的目标检测性能，并为雷达目标检测提供了一种新的思路。

3、针对杂波背景下距离高分辨目标识别难题，提出了一种基于两次异常检测的杂波稳健目标识别方法。

该方法首先采用一种新的基于球形假设聚类的异常检测方法，完成小簇杂波的抑制，然后利用参数非依赖局部异常因子异常检测法对剩余散射点进行异常检测，完成点杂波的抑制，最后利用杂波抑制后的高分辨距离像进行特征提取及目标识别。

cr的工作原理

cr的工作原理CR（高分辨率成像雷达）的工作原理CR（高分辨率成像雷达）是一种先进的雷达技术，它利用电磁波来探测和成像地面目标。

CR的工作原理可以简单地分为发射和接收两个过程。

首先，CR通过发射器产生一束窄带宽的电磁波。

这些电磁波在发射器中被放大和调制，然后通过天线系统发射出去。

这些电磁波可以是微波或毫米波，具体的频率根据实际应用需求而定。

一旦电磁波发射出去，它们会在空间中传播，并与地面上的目标相互作用。

当电磁波与地面目标相互作用时，一部分电磁波会被目标反射回来，这些反射回来的电磁波被称为回波。

接下来，回波被CR的接收系统接收。

接收系统通常由天线、接收器和信号处理器组成。

天线用于接收回波，并将它们传输给接收器。

接收器将接收到的信号放大和解调，然后将其传输给信号处理器。

信号处理器是CR的核心部分，它对接收到的信号进行处理和分析。

首先，信号处理器会对接收到的信号进行滤波，以去除噪声和干扰。

然后，它会对信号进行解调和解调制，以还原出原始的回波信号。

接着，信号处理器会对回波信号进行时域和频域分析。

时域分析可以提取出回波信号的幅度、相位和时间信息，从而获得目标的距离、速度和方位信息。

频域分析可以提取出回波信号的频率成分，从而获得目标的散射特性和材料特性。

最后，信号处理器会将分析得到的数据转化为图像或数据图表，以便用户进行观察和分析。

这些图像可以提供目标的形状、大小和位置等信息，帮助用户进行目标识别和目标跟踪。

总结起来，CR的工作原理是通过发射窄带宽的电磁波，利用目标对电磁波的反射和散射，以及信号处理器对回波信号的处理和分析，实现对地面目标的探测和成像。

CR具有高分辨率、远距离探测和适应不同环境的能力，广泛应用于军事、航空、气象、地质勘探等领域。

雷达高分辨距离像子带融合识别算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｏｒｓｏｌｖｉｎｇｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｎｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＨＲＲＰ（ｈｉｇｈ — ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒａｎｇｅｐｒｏｆｉｌｅ），ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＨｉｇｈｗａｙ，Ｃｈａｎｇ ’ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６４，Ｃｈｉｎａ；
３．ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＬａｂｏｒｔｏａｒｙｆＲｏａｄａｒＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ０，１２７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
徐先峰。刘来君，彭聪
（１．长安大学电子与控制工程学院，陕西西安７１００６４；２．长安大学公路学院，陕西西安７１００６４
３．西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安７１００７１）
ｒｅｔｕｒｎｅｄｅｃｈｏｅｓｆｒｏｍｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｃａｔｔｅｉｒｎｇｃｅｎｔｅｒｓｗｅｒｅｆｉｒｓｔｌｙｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｏｍｅｓｕｂ — ｂａｎｄｓ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｗｅｒｅａｃｔｅｄｏｎｅｖｅｒｙｓｕｂ－ｂａｎｄａｎｄｉｔｓＨＲＲＰｗａｓｄｅｉｒｖｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｅａｃｈｓｕｂ－ｂａｎｄＨＲＲＰｃｏｎｔａｉｎｔａｒｇｅｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｂｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ａｎｅｗｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ

雷达目标识别技术综述

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根
〔.〕据卷积输出的特征来判别目标。 ,2脉冲法、频域极〔’#〕大极小拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极
L 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。它根据目标的后向电磁散生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机
〔"〕大，因而可用于目标识别。 ()** 等详细分析了喷气
由于目标的一维距离像常会受目标之间、目标各散射点之间的相互干涉、合成等交叉项的影响，限制了
〔’$〕识别率的提高，因而双距离像方法被提出并获得了
较高的识别率。为改善目标识别的性能，可以将目标
〔’?〕一维距离像与其它目标特征（如极化特征）相结合。
点，减小了运算量。 !&! 基于高分辨力雷达成像的目标识别借助高分辨力雷达对目标进行一维或二维距离成像，或采用合成孔径雷达或逆合成孔径雷达对目标成像得到二维雷达图像，可获取目标的形状结构信息。由于一维距离像的获取相对简单，利用一维距离像进行目标识别的方法在 ;# 年代以后被得到广泛重视和深入研究。基于一维距离像的目标识别方法，在
雷达目标识别技术综述
王晓丹王积勤三原 !"#$%%）（空军工程大学导弹学院
!
【摘要】针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 & 类目标识别方法：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，同时讨论了应用于雷达目标识别中的 & 种模式识别技术：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。最后分析了问题的可能解决思路。【关键词】雷达，目标识别，特征提取，特征分类

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。

地面目标ＨＲＲＰ识别的稳健性特征选择方法

第４５卷　第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２３）１２３７２６０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０８０９；修回日期：２０２２１１１９；网络优先出版日期：２０２２１２２９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１２２９．２０１４．０１６．ｈｔｍｌ通讯作者．引用格式：刘丹阳，吴，朱永锋，等．地面目标ＨＲＲＰ识别的稳健性特征选择方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：３７２６３７３３．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＵＤＹ，ＷＵＫ，ＺＨＵＹＦ，ｅｔａｌ．ＲｏｂｕｓｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｇｒｏｕｎｄｔａｒｇｅｔＨＲＲＰｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：３７２６３７３３．地面目标犎犚犚犘识别的稳健性特征选择方法刘丹阳１，，吴２，朱永锋１，张永杰２，周剑雄１（１．国防科技大学电子科学学院，湖南长沙４１００７３；２．北京遥感设备研究所，北京１００８５４）摘　要：特征选择是雷达高分辨一维距离像目标识别的关键步骤，可降低特征维度，提高特征稳健性。

提出一种基于散度的特征选择方法，采用该方法对适用于距离像地面目标识别的特征集合进行特征选择，得到优选的特征子集后再进入分类器网络进行识别。

采用地面目标仿真数据和实测数据进行神经网络分类器识别实验。

实验结果表明：在距离像信噪比、俯仰角和距离分辨力参数变化的情况下，基于散度的特征选择方法在基本保持或提升特征集的识别性能的前提下，能保持甚至提升识别的稳健性，具有较好的应用价值。

完全鉴别分析高分辨距离像雷达目标识别

零空问不含有鉴别信息的结论，用这一结论，类间和类内散度矩阵进行预降维，低了后续计算的复杂度。然后基于类内利对降
散度矩阵零空间与非零空间所包含的鉴别信息分别建立子空间，实现对目标的特征提取。对三类飞机目标实测回波数据的识
ｔｒｅｒｃｇｉｏｉｐｏｏｅ．Ｆｒｔａｇｔｅｏｎｔｎｓｒｐｓｄｉｉｓｌｙ，ｏｅｏｃｕｉｎｈｔｈｒｅｉｔｎｕｅｕｄｓｒｍｉａｉｅｎｃｎｌｓｏｔａｔｅｅｘｓｓｏｓｆｌｉｃｉｎｔｖｉｆｒａｉｎｉｈｕｌｐｃｆｈｏａｃｔｅｔｉｓｄｒｖｄｆｏｔｅＦｓｅ ’ ｒｔｒｏｗｈｃａｅｎｏｍｔｏｔｅｎｌｓａｅｏｅｔｔｌａｔｒｍａｒｘｉｅｉｅｒｍｈｉｈｒｓｃｉｉｎ，ｎｔｓｅｉｈｃｎｂ
别结果表明了所提方法的有效性。
关键词：雷达目标识别，高分辨距离像，完全鉴别分析，特征提取
中图分类号：ＴＮ９７５５．４文献标识码；Ａ
ＣｏｐｅｅＤｉｃｉｉｎｎａｙｉｇｒｔｍｏｉｈｍｌｔｓｒｍｎａｔＡｌｓｓＡｌｏｉｈｆｒＨｇＲｅｏｕｉｎＲａｅＰｒｆｌｄｒＴａｇｔＲｅｏｎｔｏｓｌｔｏｎｇｏｉｅＲａａｒｅｃｇｉｉｎ

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基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术在如今日益复杂的地面战场环境下,利用传统雷达信号处理技术已无法实现对地面目标的准确探测,因此对雷达目标识别技术的需求愈加迫切。

高分辨一维距离像可以提供目标在雷达视线上的结构信息,其成像条件简单、容易获取且运算与存储压力小的特点,使得基于高分辨一维距离像的雷达地面目标识别技术受到了广泛的关注和研究。

目前,基于高分辨一维距离像的目标识别技术已经取得了一定的进展与突破,但是针对弹载这一特定的应用场合,目标非合作性导致的训
练模板库非完备问题,地面目标相似导致的特征向量低可分性问题,
复杂地面战场环境导致的低信噪比与假目标干扰问题,特征空间分布的随机性导致的分类边界不准确问题,严重地影响了目标识别的总体性能。

本论文以实现复杂战场环境下的目标识别为出发点,围绕上述弹载雷达地面目标识别中存在的问题展开研究。

具体包括以下几个方面:1.为解决雷达地面目标高分辨一维距离像识别中,非合作目标模
板库非完备的问题,提出一种基于混合模型的雷达非合作目标高分辨一维距离像仿真方法。

本方法基于模型匹配目标识别基本思想,利用有限的目标信息进行建模仿真,从而构建完备的目标训练模板库。

本方法通过构建目标精细化散射点模型,并利用时域高频电磁散射计算方法获得散射点的散射强度,同时基于距离单元服从的统计分布特性,建立散射点间的统计相关性,以实现目标高分辨一维距离像电磁散射特性与统计分布特性的兼顾。

通过与目标实测数据的对比,本方法所生成的目标高分辨一维距离像与实测目标数据具有较高的相似性。

利
用本方法生成识别模板库,并基于实测数据进行测试,验证了本方法在目标识别中的有效性。

2.为提取高分辨一维距离像的低维度、高可分性特征,提出基于统计核函数相关判别分析的特征提取算法。

本算法通过对目标高分辨一维距离像距离单元统计特性的分析,分别构建距离单元理想统计模型与非理想统计模型下的统计核函数,对不同统计模型下的目标特性进行描述,从而实现最小信息损失的特征分量提取。

以此为基础,基于可分性判别分析与典型相关分析理论构建特征融合准则函数,实现特征空间中类内相关性与类间差异性最大化,同时减少目标特征中的冗余信息,保证特征向量的低维度特性。

利用实测数据对本算法进行验证,结果表明,在保证目标特征向量低维度的条件下,本算法有效地提高了特征向量的可分性,从而改善了高分辨一维距离像目标识别系统的总体性能。

3.为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出基于稀疏-低秩联合学习的噪声稳健目标识别方法。

本方法通过对稀疏、低秩的联合表示,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。

以此为基础,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化,从而提高特征向量的可分性;此外,为了更加精确的对目标特征空间进行描述,结合机器学习理论,采用基于联合可分性分析的多分类器加权融合字典学习方法,进一步提高本模型的识别性能。

在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。

实验结果表明,本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的
识别正确率。

4.针对雷达地面目标高分辨一维距离像识别中的目标鉴别问题,构建一种基于聚类-空间描述的目标鉴别器。

在训练阶段利用基于相关系数预处理的K-Means聚类方法对库内目标特征空间进行区域划分;针对特征向量的多区域聚合性,采用改进的支持向量域描述方法确定特征空间边界;最终利用特征空间边界与加权K近邻原则实现目标鉴别。

本方法解决了库内目标与库外目标的鉴别问题,完善了目标识别系统的功能。

通过对训练特征空间的区域划分,在有效地减小了运算复杂度的基础上,实现了更为精确的特征空间描述。

最后通过实测数据进行实验,验证了本方法具备优良的鉴别性能与实时处理能力。

5.为实现雷达高分辨一维距离像目标识别中鉴别与分类的联合处理,构建一种基于多重支持向量模型的目标识别器。

根据目标高分辨一维距离像特征空间的密度分布,对基于密度敏感的多重支持向量模型进行组合优化,实现对特征空间的区域分割,并构建多个子分类超平面,实现对不同密度、不同类别目标的特征空间区域划分,以得到更为精细化的目标特征空间描述。

本方法有效地解决了特征空间密度分布非均匀给目标识别带来的分类偏差问题,同时实现了目标鉴别与分类的融合。

此外,本方法基于支持向量模型,内存需求少、计算复杂度低,适合目标识别系统的实际工程应用。

利用实测数据得到的实验结果表明,本方法具有良好的目标鉴别与目标分类性能,并具备一定的工程实用化潜力。