雷達(dá)目標(biāo)高分辨距離像識(shí)別方法研究.pdf

1、自動(dòng)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別作為一種自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，受到各國的廣泛關(guān)注和重視，已成為各國未來武器的重要組成部分。采用不同體制的雷達(dá)作為觀測(cè)手段，收集到目標(biāo)的散射信息量會(huì)不同。使用高距離分辨率雷達(dá)可獲得目標(biāo)的高分辨距離像，高分辨距離像包含了更多的可用于目標(biāo)識(shí)別的信息。本文針對(duì)高分辨距離像，對(duì)多種雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行了研究和討論。其主要內(nèi)容如下： ◆討論了雷達(dá)目標(biāo)高分辨距離像模型及其特點(diǎn)◆研究了小波變換特征提取和最近鄰分類器相結(jié)合的識(shí)別方法。

2、分別用離散正交小波和Beylkin算法得到相應(yīng)的小波系數(shù)。離散正交小波變換中提取的特征為信號(hào)的低頻部分，在特征提取過程中已實(shí)現(xiàn)了消噪，具有較好的抗噪性能；而Beylkin算法利用樣本序列所有圓周移位的小波變換的高頻部分，提取的信號(hào)特征雖具有移不變性，有較好的識(shí)別率，但抗噪性能較前者差。 ◆研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的雷達(dá)目標(biāo)HRRP識(shí)別方法。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性處理能力，在解決復(fù)雜目標(biāo)分類識(shí)別時(shí)有優(yōu)勢(shì)；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)B