基于频域相关性特征的雷达载频变化稳健目标识别方法.pdf
涵蓄****09
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基于频域相关性特征的雷达载频变化稳健目标识别方法.pdf
本发明公开了基于频域相关性特征的雷达载频变化稳健目标识别方法,主要解决现有技术在雷达载频发生变化时,三类飞机目标分类性能下降的问题。其实现方案是:1)分别将训练和测试样本集的时域回波信号依次进行飞机机身补偿和快速傅里叶变化得到各自多普勒域回波信号,并算出各自频峰函数;2)提取训练和测试样本频峰函数的方差特征、熵特征、过门限峰值个数特征和第一个过门限峰的位置特征,构成训练和测试特征矩阵;3)对训练特征矩阵进行归一化并将其结果输入到分类器中进行训练;4)对测试特征矩阵进行归一化并将其结果输入到训练好的分类器中
一种基于时频域特征的雷达目标识别方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于时频域特征的雷达目标识别方法及系统,包括:计算并获取目标的特征信息;根据判定准则对所述特征信息进行目标识别,判定目标是真实目标还是干扰,并给出识别结果。本发明系统包括:特征计算模块和判决识别模块。特征计算模块对时频域聚类得到的目标计算得到构成点数、多普勒维长度、距离维长度、稀疏度和聚集度特征,并输出给判决识别模块;判决识别模块根据判定准则,根据特征进行目标识别,判定各目标是真实目标还是干扰或是疑似目标,并给出识别结果。实现简单,应用广泛,既能用于弹载雷达的目标识别,也能用于地面、机载雷
短驻留条件下基于多域特征融合的雷达目标稳健识别方法.pdf
本发明涉及一种短驻留条件下基于多域特征融合的雷达目标稳健识别方法,包括:步骤1:获取测试数据集;步骤2:根据测试数据集,生成测试特征矩阵;步骤3:将测试特征矩阵输入至训练完成的SVM分类器中,得到目标分类结果;其中,测试数据集包括多个雷达回波信号,将每X个雷达回波信号组成一个测试样本,X≥3;利用测试数据集中每个测试样本的时域熵矩阵、时域方差矩阵、多普勒域熵矩阵和多普勒域方差矩阵的均值特征和方差特征,构造得到测试特征矩阵。本发明的方法克服了雷达在对目标进行观测时驻留时间比较短,目标的微多普勒调制谱分辨率会
基于频域分析的步态特征表示及识别方法.pdf
基于频域分析的步态特征表示及识别方法,对采样的步态序列预处理,基于采样的步态序列训练得到特征频率并构建步态特征库,以此对给定的未知步态序列进行识别。本发明将一个步态序列视作一个整体,通过分析其轮廓-质心距离信号变化的频率特点来提取特征,一方面凸显了步态序列的整体性,另一方面,也充分利用了人的行走行为具有一定周期性的特点。本发明提高了步态识别的正确识别率,能达到较小的计算开销。通过将视频摄像头获取并进过预处理得到的人行走的侧视图做为本发明的步态识别方法的输入,借助于预先建立的步态特征库,就能够较为精确地进行
基于角域特征优化的雷达目标HRRP识别方法.pdf
本发明公开了一种基于角域特征优化的雷达目标HRRP识别方法,属于雷达信号处理领域。针对特征空间中各类目标特征混叠严重和HRRP的角度特征利用率低,合理地引入HRRP的角度信息优化特征空间,增加特征空间的整体可分性;再利用自适应分帧算法对特征空间进行角域划分,增加特征空间的局部可分性,并利用粒子群优化算法确定特征空间角域划分时最优的单帧最小样本数目,增强方法的鲁棒性与适用性。通过特征空间优化和区域划分的相结合,有效的提升了多类目标的分类识别性能,增强了雷达在复杂环境下的分类识别能力,具有推广应用价值。