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高斯雷达用于识别目标。

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简介：
我的毕业设计代码，其核心内容是针对自适应复高斯雷达目标识别的Matlab程序开发。

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  • 改进的高斯雷达目标识别方法
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    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。
     
  • 雷达目标识别.pdf
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    《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.
     
  • 高分辨率距离雷达目标识别.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。
     
  • 29782167_SVM_KM_example_zip_雷达目标分辨与距离像识别_高分辨率雷达
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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。
     
  • 基于MATLAB的雷达目标识别代码
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    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。
     
  • 雷达识别_脉内识别_雷达分选_脉冲雷达雷达识别
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    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GA-SVM和PSO-SVM的雷达目标识别
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    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。
     
  • 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。
     
  • 西电雷达目标识别研讨会课件
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    西电雷达目标识别研讨会课件涵盖了现代雷达技术、信号处理以及复杂环境下的目标识别等主题，旨在为雷达领域的研究人员和工程师提供深入学习与交流的机会。 雷达目标识别研讨会课件-西电