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基于雷达的HRRP自动目标识别算法

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简介：
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。

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  • 基于雷达的HRRP自动目标识别算法
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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.
     
  • 基于GA-SVM和PSO-SVM的雷达目标识别
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）技术结合支持向量机（SVM），以提升雷达目标识别精度和效率的方法。 该压缩包包含已完成特征提取的雷达目标识别实验的相关资料，包括特征数据、代码以及实验结果。
     
  • 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。
     
  • 毫米波雷达的目标检测与识别：基于MATLAB的ISAC算法代码
    优质
    本作品深入探讨了利用MATLAB实现的ISAC算法在毫米波雷达目标检测与识别中的应用，提供详尽的算法代码解析和实践案例。 毫米波雷达的Matlab代码用于实现ISAC技术，在目标检测与识别方面具有重要作用。