地面活動目標識別算法的研究.pdf

1、低分辨雷達信號的目標識別，主要依靠極化信息、回波波形、多普勒等信息對目標進行識別，如進行快速、慢速、大目標、小目標、空中目標、水上和地面目標的簡單分類，但不能夠進行目標具體型號的識別。在低分辨率雷達體制下，利用目標回波識別與其他方法相結合的技術也得到發(fā)展，本文主要利用神經網絡對低分辨雷達體制下人目標、卡車目標與坦克目標的識別進行研究。
　　首先，闡述了目標識別技術的發(fā)展歷史，重點介紹了在低分辨雷達體制下目標識別技術的發(fā)展與研究現(xiàn)狀

2、。同時介紹了神經網絡的特點與其在目標識別中的應用，為本文利用目標回波特征提取與神經網絡學習相結合的目標識別方案設計提供了一定的理論依據(jù)。
　　其次，由于低分辨雷達信號不能采用成像分析的方式，因此目標的識別都具有采用特征提取來對回波數(shù)據(jù)進行處理的特點，而針對運動目標識別的多普勒信號特征提取就顯得尤為重要。根據(jù)不同運動目標多普勒頻率信息與目標屬性的對應關系，研究運動目標的多普勒信息變化，在理論上對目標的多普勒變化信息作分析，論證這種識

3、別特征的產生原理。之后，通過一定的處理手段對實際回波信號進行識別特征的提取，考察所分析的識別特征對于目標的分類效果。
　　然后，介紹神經網絡的基本原理和網絡結構設計，提出基于本課題背景下的特征向量的構建方法，并把該向量應用在BP網絡與RBF網絡中，通過對其聚類性的考察，來確定這種構建方法的有效性；同時，通過設計的BP網絡、RBF網絡、PNN網絡的訓練與測試，以及二分網絡與三分網絡的訓練、測試過程，說明了這些網絡在訓練、識別中應注意