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一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法 标题:基于强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法 摘要: 雷达HRRP(High-RangeResolutionProfile)是一种非常重要的雷达信号,其包含了目标在距离和角度方向上的高精度散射信号信息。在目标识别中,传统的HRRP方法主要依赖于距离和角度信息,忽略了强度信息的潜在价值。该论文提出了一种利用HRRP强度信息的自动目标识别方法,通过这种方法,可以大大提高目标的识别准确性和鲁棒性。 关键词:雷达HRRP、目标识别、强度信息、自动识别、准确性、鲁棒性 1.引言 随着雷达技术的发展,HRRP已成为非常重要的目标识别手段。传统的HRRP方法主要关注距离和角度信息,但目标的强度信息也是很重要的补充特征。利用强度信息进行目标识别可以提高识别准确性和鲁棒性。因此,本文提出了一种新的利用强度信息的HRRP自动目标识别方法。 2.强度信息的特征提取 2.1目标的散射特性 目标的散射特性与其形状、材料和入射波的极化状态等因素有关。根据散射理论,可以提取出目标的散射矩阵,并计算出相应的极化参数,如偏振度和偏振相位。通过分析目标的极化参数,可以获得目标的散射特性信息。 2.2强度信息的分析 强度信息是HRRP信号的主要特征之一。通过计算HRRP信号的能量、峰值、功率谱等参数,可以获得目标的强度信息。传统的方法主要关注目标的几何特征,而忽略了强度信息的潜在价值。利用强度信息可以提高目标的辨识度,并能够对目标进行更精准的分类和识别。 3.强度信息的融合和分类 3.1特征融合 将强度信息与距离和角度信息进行融合可以获得更全面、准确的目标特征表示。融合方法可采用特征级融合或决策级融合。特征级融合是指将不同特征拼接为新的特征向量,决策级融合是指将不同特征的决策结果进行融合。 3.2分类算法 选择合适的分类算法对融合后的特征进行分类很关键。常见的分类算法有SVM、神经网络、决策树等。在选择算法时,应综合考虑分类精度、计算效率和鲁棒性等因素。 4.实验与结果分析 使用实际的雷达HRRP数据集进行实验验证,比较了传统方法和本文提出的方法的识别准确性和鲁棒性。实验结果表明,利用强度信息的自动目标识别方法在不同环境和目标数量条件下均能取得较好的识别效果,验证了该方法的可行性和有效性。 5.结论 本文提出了一种利用HRRP强度信息的自动目标识别方法,通过融合强度信息和传统的距离和角度信息,可以有效提高目标的识别准确性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在不同环境下均具有较高的识别性能,具有广泛的应用前景。 参考文献: [1]H.Nguyen,F.Gini,Y.Bar-Shalom,etal.TargetrecognitioninISARimageryviaacombinationofdeeplearningandmodel-basedfeatures[J].IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,2021. [2]G.Li,Y.Zhang,G.Li,etal.Asurveyoftargetrecognitioninhigh-resolutionrangeprofiles[J].IETRadar,Sonar&Navigation,2018. [3]Z.Li,X.Liu,J.Liu,etal.Multipathanalysisandsuppressionbasedonsparserepresentationforgroundpenetratingradarimaging[J].AppliedSciences,2019.

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