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高分辨率雷达一维距离像的融合特征识别

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简介:
本研究聚焦于通过融合高分辨率雷达一维距离像中的多种特征,提高目标识别精度与可靠性。探索适用于复杂背景下的高效识别算法。 在雷达目标识别过程中,提取有效特征对提升识别效果至关重要。鉴于高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性的问题,本段落提出了一种基于多特征融合的方法来改善这一问题。具体而言,通过PCA技术将三种平移不变的特征进行整合,并利用支持向量机算法来进行目标识别。实验结果表明,该方法不仅减少了存储需求,还有效解决了高分辨距离像中的平移敏感性问题,同时具备较高的识别准确率和良好的推广能力。

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    本研究聚焦于通过融合高分辨率雷达一维距离像中的多种特征,提高目标识别精度与可靠性。探索适用于复杂背景下的高效识别算法。 在雷达目标识别过程中,提取有效特征对提升识别效果至关重要。鉴于高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性的问题,本段落提出了一种基于多特征融合的方法来改善这一问题。具体而言,通过PCA技术将三种平移不变的特征进行整合,并利用支持向量机算法来进行目标识别。实验结果表明,该方法不仅减少了存储需求,还有效解决了高分辨距离像中的平移敏感性问题,同时具备较高的识别准确率和良好的推广能力。
  • 29782167_SVM_KM_example_zip_目标_
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    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。
  • 目标.pdf
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    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。
  • LFM信号步进频
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    本文探讨了一种利用雷达线性调频信号结合步进频率技术生成高分辨率一维距离图像的方法,旨在提升目标识别精度。 通过组合N个窄带宽的信号来生成一个大带宽的信号,可以有效提高距离分辨率。参数可以根据需要自行设置。
  • 微波遥感与方位
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    本文探讨了微波遥感雷达中距离分辨率和方位分辨率的基本概念、影响因素及其在目标识别和成像中的重要性。 距离分辨率与方位分辨率在侧视方向上的表现如下:距离分辨率由公式 \( r_p = c \tau^2 \sin\theta \) 决定,其中 \(\tau\) 表示脉冲持续期(即脉冲宽度),\(\theta\) 为视角,\(c\) 是光速。 当角度越大(俯角越小)时,\(r_p\) 值会减小,从而提高分辨率。这意味着距离越近时,距离向的分辨率就越低。 理论上讲,斜距分辨率等于脉冲宽度的一半。
  • 毫米波技术
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    本研究专注于一维距离像下的毫米波雷达成像技术,探索高效信号处理方法以提升图像分辨率和细节呈现能力,旨在突破传统雷达系统的局限性。 毫米波雷达测距技术利用毫米波的特性进行精确的距离测量,在各种应用场景中发挥着重要作用。这种方法能够实现高精度、实时性强的目标距离检测,广泛应用于汽车辅助驾驶系统、无人机导航等领域。通过发射特定频率的电磁波并接收反射回来的信号,可以计算出目标与传感器之间的准确距离,并且能够在复杂环境中提供可靠的数据支持。
  • 散射中心目标;步进频关系
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    本文深入探讨了散射中心目标的距离像特性及其在不同雷达体制中的表现形式,特别是聚焦于步进频率信号形成的一维距离像,并对其内在联系进行了系统性分析。 多散射中心目标的成像仿真实验通过使用步进频率技术获取目标的一维距离图像。
  • SAR图(共160张).zip__影
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    本资源包包含160张高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像,适用于地质监测、城市规划及军事侦察等领域。雷达穿透能力强,可实现全天候观测。 高分辨率的SAR图像大约有160张,非常有用。
  • 基于压缩多尺度单图方法
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    本研究提出了一种先进的单图像超分辨率技术,利用压缩多尺度特征融合策略,有效提升了低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量和细节还原度。 最近,在图像超分辨率(SR)领域,深度神经网络取得了显著进展。大多数基于深度学习的图像SR方法通过端到端的学习方式来探索低分辨率(LR)与高分辨率(HR)图像之间的映射关系,并生成视觉上令人满意的重建结果。然而,这些方法通常只提取单一尺度的特征来进行映射学习,导致一些关键信息丢失。 为此,我们提出了一种用于单幅图像SR任务的压缩多尺度特征融合(MSFF)网络模型。该网络通过多个MSFF模块来获取不同比例尺下的图像特征,从而能够捕捉到更全面的结构和上下文信息,并进一步提升重建质量。此外,在处理由于采用多尺度架构而导致的学习难度增加及计算成本上升的问题时,我们设计了一种用于学习稀疏结构并压缩模型参数的正则化算法,大大降低了网络复杂度并在保持图像重建效果的同时提升了运行效率。 实验结果表明,在多种不同类型的照片上进行测试后,该方法与当前几种最先进的SR技术相比在视觉质量方面表现更为出色。
  • 地图数据源:卫星影地图
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