雷达目标RCS建模与识别技术研究

发布时间：2017-12-19 05:28

  本文关键词：雷达目标RCS建模与识别技术研究

  更多相关文章： 雷达散射截面积 雷达自动目标识别 高分辨一维距离像 特征加权 流形学习 融合分类器

【摘要】：在现代信息化战争的促进下,雷达自动目标识别技术有了极大的发展。对雷达目标的电磁散射特性分析与识别技术的研究引起了广泛的关注。本文针对国防预研项目要求,开展了雷达目标RCS建模和基于高分辨一维距离像的雷达目标识别技术的相关研究。论文的主要工作有以下几点:针对复杂或密集的雷达目标,研究了雷达目标RCS建模方法。介绍了远距离目标的RCS合成,提出了一种近距离目标的RCS拟合方法,利用Matlab与FEKO的联合仿真对目标进行建模,并利用径向基函数网络进行训练。对雷达目标建模分析可以降低复杂度,为后续识别提供数据样本和新特征。针对雷达高分辨一维距离像,研究了基于特征加权与流形学习的雷达目标识别方法。介绍了获取高分辨一维距离像的方法和仿真平台,讨论了一维距离像的三个特性及对应的预处理方法,提出了一种将特征加权与流形学习相结合的特征提取方法,利用特征敏感度作为权重进行加权处理,并采用线性流形学习方法中的自适应邻域保持判别投影算法进一步特征提取,能够有效降低特征维数,同时还具有良好的分类识别性能以及鲁棒性。为进一步提升雷达目标识别性能,研究了基于多分类器融合的雷达目标识别方法。介绍了常用的分类器学习算法和融合算法,提出了一种基于AdaBoost的多分类器融合算法,利用K近邻、相关匹配以及支持向量机这三种分类器加权融合,并利用AdaBoost算法对其进一步迭代融合,最后利用两层加权投票的方式构造最终的融合分类器,可以有效提升单分类器的识别性能。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1307069