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基于超分辨率ISAR成像的飞机目标识别

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简介:
本研究探讨了利用超分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)技术对飞机目标进行高精度成像的方法,并在此基础上提出了一套有效的飞机目标识别方案。通过提高图像分辨率,增强了细节特征提取能力,为复杂环境下的精确目标识别提供了新思路和技术支持。 采用最大熵谱估计方法对外推处理四种飞机目标数据,并在此基础上进行逆合成孔径(ISAR)成像。接着使用ISAR图像的四个特征——几何矩、基于几何矩的不变量、形状特征以及量化能量带作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,实现了有效的识别效果。

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  • ISAR
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    本研究探讨了利用超分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)技术对飞机目标进行高精度成像的方法,并在此基础上提出了一套有效的飞机目标识别方案。通过提高图像分辨率,增强了细节特征提取能力,为复杂环境下的精确目标识别提供了新思路和技术支持。 采用最大熵谱估计方法对外推处理四种飞机目标数据,并在此基础上进行逆合成孔径(ISAR)成像。接着使用ISAR图像的四个特征——几何矩、基于几何矩的不变量、形状特征以及量化能量带作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,实现了有效的识别效果。
  • ISAR-ISAR-ISAR
    优质
    ISAR(逆合成孔径雷达)是一种先进的雷达技术,能够对高速移动目标如飞行器进行高分辨率成像。该系统通过分析回波信号的时间和相位变化来生成详细的目标图像,广泛应用于军事侦察、机翼变形监测等领域。 针对雅克42的ISAR成像算法进行了详细研究,并附上了实测数据以支持分析结果。这项工作旨在改进现有的雷达图像处理技术,特别是在复杂背景下的目标识别能力。通过实验验证了所提出的算法的有效性,为后续的研究提供了宝贵的参考依据。
  • 针对模型ISAR技术
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    本研究专注于改进与优化针对特定型号飞机的逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术,以提高图像分辨率和识别精度。通过对目标运动补偿及信号处理算法的研究,旨在克服复杂背景噪声对成像质量的影响,为军事侦察和民用监控提供精确高效的解决方案。 强力推荐的ISAR程序代码,我已经调试过并确认可以运行。这对于学习雷达成像的朋友来说非常有帮助。
  • 压缩感知技术ISAR方法
    优质
    本研究探讨了利用压缩感知技术提升ISAR(逆合成孔径雷达)系统对移动目标的高分辨率成像能力,通过优化算法和信号处理策略实现高效、精确的目标识别与分类。 为了解决短孔径条件下ISAR(逆合成孔径雷达)方位分辨率低及易受噪声干扰的问题,本段落基于压缩感知理论提出了一种新的算法——PH-SL0算法,专门用于时间模式下的高分辨成像。该算法首先利用部分随机化的哈达玛矩阵作为测量矩阵,这种矩阵具有较高的重构精度和较少的测量需求的优点;其次应用运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑0-范数法(SL0)到雷达复数域进行信号重建,从而实现ISAR横向方向上的高分辨率成像。最后对在短CPI条件下提出的PH-SL0算法进行了理论分析,并探讨了其横向分辨率问题。 通过仿真和实际数据测试表明,所提的PH-SL0算法具有更高的聚焦性能、更高分辨率以及更好的抗噪能力。
  • 29782167_SVM_KM_example_zip_雷达与距离_高雷达
    优质
    本资源包提供了一个使用SVM和KM算法进行雷达目标分类及高分辨率雷达图像识别的例子,适用于研究雷达信号处理的学者和技术人员。 基于支持向量机的雷达高分辨距离像目标识别算法具有很高的分辨率。
  • MATLAB 代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现超分辨率成像技术,适用于图像处理与生物医学等领域,能够显著提高图像细节和清晰度。 超分辨率成像技术能够通过融合多幅低分辨率图像生成高分辨率的影像,具有很高的实用性和全面性。
  • RankSRGAN-PyTorch
    优质
    RankSRGAN是一款基于PyTorch开发的深度学习框架下的图像超分辨率工具包,它通过先进的RankSRGAN算法显著提升图像质量与细节表现。 该资源提供RankSRGAN-图像超分辨率的PyTorch版本代码,复现论文为《RankSRGAN: Generative Adversarial Networks with Ranker for Image Super-Resolution》。
  • 距离雷达.pdf
    优质
    本文探讨了高分辨率距离雷达技术在目标识别领域的应用,分析了其工作原理及其优势,并提出了有效的目标识别方法。 《高距离分辨像雷达目标识别》一文深入探讨了在高距离分辨像(High Range Resolution Profile, HRRP)基础上的目标识别技术,并由国家电磁散射重点实验室的闫锦和黄培康撰写。文章详细分析了雷达目标识别面临的挑战,特别是在不同探测距离和角度下的精度问题,并提出了多种基于HRRP的方法来解决这些问题。 高距离分辨像雷达目标识别技术在精确制导、战场监视以及反导反卫等领域中发挥着关键作用,是提升武器系统智能化水平的核心。一维HRRP因其能提供目标的几何结构信息,在现代战争环境下已成为重要的感知和识别工具。这种技术不仅适用于空中飞机(导弹)类的目标,也用于地面车辆和海上舰船等。 然而,基于HRRP的雷达目标识别面临许多挑战。首先,由于雷达目标具有机动性,导致距离像在不同位置中的变化不可预测;其次,在一维距离像中每个分辨率单元内的回波信号是所有散射点的相干求和结果,这使得该技术对姿态角的变化非常敏感。 为解决这些问题,《高距离分辨像雷达目标识别》提出了一些特征提取方法: 1. **直接利用一维距离像进行识别**:通过比较未知目标的距离像与模板库中的标准模型来确定其类别。相关滤波法和模板匹配法是常用的两种策略。 2. **平移不变性特征的提取**: - 采用傅里叶变换的方法,可以通过计算Fourier模量得到平移不变特性;高阶谱(如双谱)则可以同时保留相位信息和平移不变性。 - 利用高阶统计方法来获取关键特征。这种方法不仅克服了距离像的平移问题,还提供了必要的相位细节。 综上所述,《高距离分辨像雷达目标识别》系统地总结和回顾了基于HRRP的技术,并强调利用现代信号处理技术和模式识别手段从距离图像中提取可靠特征的重要性。通过对不同方法的对比分析,文章为提高雷达目标识别精度提供理论依据和技术指导。