基于部分高分辨距离像的旋转微动目标参数估计方法.pdf
灵慧****89
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基于部分高分辨距离像的旋转微动目标参数估计方法.pdf
本发明基于部分高分辨距离像的旋转微动目标参数估计方法,采取的技术方案如下:第一步,雷达高分辨距离像矩阵获取;第二步,选取部分高分辨距离像;第三步,旋转微多普勒频率估计;第四步,目标旋转直径估计。本发明的有益效果在于:第一,不需要雷达对目标进行长时间观测,提高了雷达目标识别的效率;第二,能对被部分干扰的目标进行识别,提高了雷达目标识别的可靠性;第三,不需要进行大量复杂运算,仅仅利用解曲线方程的方式进行数学计算,计算量较小且过程较为便捷。
基于雷达高分辨距离像的旋转微多普勒频率估计方法.pdf
本发明一种基于雷达高分辨距离像的旋转微多普勒频率估计方法,本发明包括下述步骤:第一步,获取雷达目标高分辨距离像,将各次回波对应的高分辨距离像按行排列构建成二维矩阵;第二步,按行计算高分辨距离像矩阵对应的循环相关系数矩阵;第三步,计算平均循环相关系数;第四步,搜索平均循环相关系数的峰值并求平均值,对平均值取倒数可估计出旋转微多普勒频率。本发明提出的方法不仅能够精确估计旋转微动多普勒频率,而且对目标高分辨距离像不连续等不理想情况具有鲁棒性,且估计结果计算耗时较少。
微动目标合成距离像数学分析.pdf
第期电子学报
基于注意力变换网络的雷达高分辨距离像目标识别方法.pdf
本发明公开了一种基于注意力变换网络的雷达高分辨距离像目标识别方法,主要解决现有技术对雷达高分辨距离像识别时,难以关注雷达高分辨距离像的局部细节,难以聚焦于雷达高分辨距离像中更具可分性的目标区域,难以利用其全局时序信息,识别正确率较低,识别性能受限等问题。实现步骤为:(1)生成训练集;(2)构建注意力变换网络;(3)训练注意力变换网络;(4)对待分类的雷达高分辨距离像目标进行识别。本发明同时利用了高分辨距离像的局部细节特征与全局时序信息,对高分辨距离像不同距离单元的重要性进行了区分,使得本发明有效提高了高分
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本发明公开了一种基于宽度学习的雷达高分辨距离像目标识别方法,包括:获取高分辨距离像数据并生成训练集;构建宽度学习模型;利用所述训练集对所述宽度学习模型进行训练,得到经训练的宽度学习模型;利用所述经训练的宽度学习模型对待识别的原始高分辨距离像数据进行识别,获取识别结果。本发明使用宽度学习模型对雷达高分辨距离像数据的高维特征进行提取,在保证识别精度的前提下,可以快速地对雷达目标进行识别,在预测精度、识别时间方面有着较为明显的优势。