伴隨著雷達(dá)、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)處理等科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是大型寬帶相控陣?yán)走_(dá)投入航天測(cè)控應(yīng)用,為雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別提供了豐富的測(cè)量信息和研究的基礎(chǔ)條件,新的目標(biāo)識(shí)別模型和計(jì)算機(jī)處理能力的提高為快速識(shí)別提供了技術(shù)支撐。在航天測(cè)控活動(dòng)中,獲取了大量的雷達(dá)空間目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù),為基于RCS序列動(dòng)態(tài)特性的目標(biāo)特征提取方法和基于決策樹(shù)算法的目標(biāo)識(shí)別方法提供了有力的數(shù)據(jù)支持。本文結(jié)合多目標(biāo)環(huán)境下雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),在深入研究雷達(dá)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合RCS序列動(dòng)態(tài)特性的目標(biāo)特征提取方法和決策樹(shù)算法構(gòu)建了一個(gè)適用于多目標(biāo)環(huán)境的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng),其將目標(biāo)識(shí)別作為主要目的,并根據(jù)項(xiàng)目需求,對(duì)系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行劃分,集成了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征提取、RCS特征提取、決策樹(shù)構(gòu)建、決策樹(shù)訓(xùn)練、實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別等功能模塊,完成了實(shí)際部署和應(yīng)用,在實(shí)際應(yīng)用中獲取了良好效果。在系統(tǒng)研發(fā)過(guò)程中,重點(diǎn)解決了以下關(guān)鍵技術(shù):1、雷達(dá)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征提取。結(jié)合雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理方法,通過(guò)改進(jìn)雷達(dá)數(shù)據(jù)電波折射修正方法和卡爾曼濾波算法,提高數(shù)據(jù)處理精度,使雷達(dá)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征提取更加準(zhǔn)確,提高了目標(biāo)初識(shí)別的準(zhǔn)確率。2、雷達(dá)RCS特征提取。深入研究RCS特征... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

卡爾曼濾波器工作原理圖

多目標(biāo)RCS時(shí)間序列圖

非二叉決策樹(shù)訓(xùn)練生成過(guò)程實(shí)例分類和回歸樹(shù)（classificationandregressiontree,CART）是一種通用樹(shù)生成算法，可以實(shí)例化各種決策樹(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于點(diǎn)跡數(shù)據(jù)分類的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法研究[D]. 劉碩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
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