Advertisement

AGC.rar_AGC_MATLAB_AGC算法在HRRP目标识别中的应用_雷达目标库

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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.
     
  • Radar-HRRP-dl-master_HRRPCNN_雷达目标分类_python雷达_HRRP
    优质
    本项目为基于Python的雷达HRRP（高分辨距离像）目标分类深度学习框架，采用CNN网络进行高效准确的目标识别。 该存储库包含一些个人用于实现雷达HRRP目标分类的方法，包括基于TensorFlow框架和Python的CNN、2通道CNN、DAE和SDAE。
     
  • 雷达目标识别中快速稀疏分解的应用
    优质
    本研究探讨了在雷达系统中应用快速稀疏分解技术进行目标识别的有效性与效率，旨在提高复杂环境下的目标检测精度和速度。 针对高分辨距离像（HRRP）目标识别算法的研究现状，虽然存在多种方法，但利用其稀疏特性进行识别的策略相对较少。为此，本段落提出了一种基于结构划分过完备字典来完成雷达一维距离像稀疏分解，并进一步实现目标识别的新算法。 该算法首先根据字典原子的独特结构对其进行合理划分，在简化表示的同时减少了存储需求；接着采用遗传匹配追踪（GAMP）算法对训练样本进行稀疏分解，以获取类别字典；最后通过分析测试样本在相应类别字典下的重构误差来完成目标的识别过程。实验结果表明，所提方法不仅简洁高效而且具有较高的识别准确率，在面对噪声干扰时仍能保持良好的稳健性。
     
  • 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）。
     
  • 改进的高斯雷达目标识别方法
    优质
    本研究提出了一种改进的高斯模型在雷达信号处理中的应用，优化了目标识别算法，提高了复杂环境下的检测精度和鲁棒性。 我的毕设代码内容是关于自适应复高斯雷达目标识别的Matlab程序。
     
  • 基于遗传算法的雷达目标识别MATLAB代码
    优质
    本项目运用遗传算法进行雷达信号处理中的目标识别问题求解，并在MATLAB平台上实现相关算法的编程与仿真。 雷达目标识别的遗传算法代码非常值得参考。这段代码是经过辛苦研究得来的。
     
  • 基于MATLAB的雷达目标识别代码
    优质
    本项目基于MATLAB开发，提供了一系列用于雷达信号处理和目标识别的算法实现。包含了数据预处理、特征提取及分类器设计等内容。 这段代码很简单，并且包含中文注解，是从书上直接复制下来的，应该不会有大的错误。
     
  • 毫米波雷达在目标跟踪、识别与聚类中的应用及CFAR技术
    优质
    本研究探讨了毫米波雷达技术在目标跟踪、识别和分类领域的应用，并深入分析了恒虚警率(CFAR)技术在此过程中的优化作用，为提高雷达系统的性能提供了理论依据和技术支持。 毫米波雷达在目标跟踪、目标识别及目标聚类方面发挥着重要作用，并且常用CFAR技术来提高检测性能。