Advertisement

HRRP识别的LSTM方法及源码_LSTM_HRRP_雷达识别_雷达

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目介绍了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的异频高分辨雷达散射截面（HRRP）目标识别方法，并提供了相关源代码，适用于雷达信号处理和模式识别领域。 基于LSTM的雷达高分辨距离像识别算法（anaconda）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • HRRP识别的LSTM方法及源码_LSTM_HRRP_雷达识别_雷达
    优质
    本项目介绍了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的异频高分辨雷达散射截面（HRRP）目标识别方法，并提供了相关源代码，适用于雷达信号处理和模式识别领域。 基于LSTM的雷达高分辨距离像识别算法（anaconda）。
     
  • 雷达识别_脉内识别_雷达分选_脉冲雷达雷达识别
    优质
    本项目聚焦于雷达识别技术中的脉内识别与雷达分选研究，特别关注脉冲雷达的应用与发展。 关于雷达侦查系统的脉内细微特征识别及雷达信号分选的资料搜集。
     
  • 基于雷达的HRRP自动目标识别算法
    优质
    本研究聚焦于开发一种先进的基于雷达的高分辨率范围剖面(HRRP)自动目标识别(ATR)算法，旨在提升复杂战场环境下对各类飞行器的精确识别能力。通过优化特征提取与分类模型，实现高效、可靠的自动化目标识别，为现代防空系统提供关键技术支撑。 针对雷达高分辨距离像（HRRP）的方位敏感性和平移敏感性问题，通过在一定角域内对HRRP进行非相干平均处理，并提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量。随后采用Karhunen-Loeve变换进一步压缩特征信息，建立支撑矢量机（SVM）分类算法。与基于原始距离像特征的最大似然（ML）方法和基于中心矩特征的ML方法相比，该方法不仅减少了计算量，还具有较高的识别率，并且具备良好的推广能力。
     
  • 雷达信号的识别算法
    优质
    雷达信号识别算法是通过数学模型和统计方法来区分不同类型的雷达发射信号的技术。它在军事、航空及交通监控等领域发挥着关键作用，能够有效提高系统的安全性和效率。 常见信号（如LFM、NS等）的分选识别系统经过亲测可运行，并且具有较高的识别率。
     
  • AGC.rar_AGC_MATLAB_AGC算法在HRRP目标识别中的应用_雷达目标库
    优质
    该资源为AGC（自动增益控制）算法在高分辨率范围角图(HRRP)目标识别中的MATLAB实现，适用于研究雷达信号处理与目标识别的学者和工程师。 基于HRRP的雷达目标识别AGC算法采用自适应角域划分技术来减少模板库中的样本数量。
     
  • 雷达目标识别.pdf
    优质
    《雷达目标识别》一书深入探讨了利用雷达技术进行目标分类与辨识的方法，涵盖算法设计、信号处理及应用实例。 Introduction to Radar Target Recognition Radar target recognition is a critical aspect of modern radar systems, enabling the identification and classification of objects detected by radar. This process involves sophisticated algorithms that analyze radar returns from targets to determine their nature and characteristics. The goal is to distinguish between different types of objects such as aircraft, ships, vehicles, or even specific models within these categories. Techniques in this field often rely on advanced signal processing methods, machine learning approaches, and pattern recognition strategies to enhance accuracy and reliability. Understanding radar target recognition requires knowledge of both the physical principles behind radar operation and the mathematical tools used for data analysis. This introduction aims to provide a foundational understanding of key concepts, methodologies, and challenges associated with radar target recognition in contemporary applications.
     
  • 5956460雷达干扰模拟与识别_yazhiganrao_jamming_雷达干扰源码
    优质
    本资源提供关于雷达干扰的模拟与识别代码，适用于研究雷达系统中的干扰问题，帮助开发者和研究人员更好地理解及应对各种雷达干扰现象。 在雷达模拟中应用压制干扰进行干扰模拟和识别。
     
  • 基于STFT的雷达信号识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）的雷达信号识别新方法，有效提升了复杂环境下的信号检测与分类精度。 使用STFT方法识别雷达信号具有较高的识别概率，并且通过仿真分析能够清晰地展示其效果，配有明确的作图说明，易于学习掌握。
     
  • Python雷达图象识别.zip
    优质
    本项目为一个利用Python进行图像处理与分析的工具包，专注于雷达图数据的自动识别和解析技术。包含多种算法以适应不同复杂度的图表结构。 Python 雷达图像识别.zip 这个文件包含了使用 Python 编写的雷达图像识别的相关代码和资源。
     
  • LPI雷达波形识别的MATLAB代码-雷达干扰分析
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB开发的LPI（低可截获性）雷达波形识别代码，用于深入研究和分析雷达信号在复杂电磁环境中的表现及抗干扰能力。 在过去的十年里，汽车雷达面对着各种干扰攻击的挑战。低截获概率（LPI）雷达波形作为一种基本解决方案被广泛应用，并且需要通过准确的波形识别器来应对这些威胁。尽管已经研究了许多传统的LPI雷达波形识别方法，但它们在信道条件恶化的情况下表现不佳。 为了解决这个问题，我们利用深度学习技术开发了一种卷积神经网络（CNN），名为LPI-Net，用于自动进行雷达波形的识别。首先通过使用Choi-Williams分布对信号进行时频分析来处理雷达信号。接着构建了一个主要由三个复杂模块组成的LPI-Net模型，这些模块能够从时频图像中学习到表征特征，并且每个模块都利用前面的地图集合以获得多样化的特性，同时保持信息的完整性通过跳跃连接。 该研究的相关论文已经发表在IEEE无线通信快报上。