本文關鍵詞：雷達目標RCS建模與識別技術研究

  更多相關文章： 雷達散射截面積 雷達自動目標識別 高分辨一維距離像 特征加權 流形學習 融合分類器

【摘要】：在現代信息化戰(zhàn)爭的促進下,雷達自動目標識別技術有了極大的發(fā)展。對雷達目標的電磁散射特性分析與識別技術的研究引起了廣泛的關注。本文針對國防預研項目要求,開展了雷達目標RCS建模和基于高分辨一維距離像的雷達目標識別技術的相關研究。論文的主要工作有以下幾點:針對復雜或密集的雷達目標,研究了雷達目標RCS建模方法。介紹了遠距離目標的RCS合成,提出了一種近距離目標的RCS擬合方法,利用Matlab與FEKO的聯合仿真對目標進行建模,并利用徑向基函數網絡進行訓練。對雷達目標建模分析可以降低復雜度,為后續(xù)識別提供數據樣本和新特征。針對雷達高分辨一維距離像,研究了基于特征加權與流形學習的雷達目標識別方法。介紹了獲取高分辨一維距離像的方法和仿真平臺,討論了一維距離像的三個特性及對應的預處理方法,提出了一種將特征加權與流形學習相結合的特征提取方法,利用特征敏感度作為權重進行加權處理,并采用線性流形學習方法中的自適應鄰域保持判別投影算法進一步特征提取,能夠有效降低特征維數,同時還具有良好的分類識別性能以及魯棒性。為進一步提升雷達目標識別性能,研究了基于多分類器融合的雷達目標識別方法。介紹了常用的分類器學習算法和融合算法,提出了一種基于AdaBoost的多分類器融合算法,利用K近鄰、相關匹配以及支持向量機這三種分類器加權融合,并利用AdaBoost算法對其進一步迭代融合,最后利用兩層加權投票的方式構造最終的融合分類器,可以有效提升單分類器的識別性能。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.52

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4 朱R緘，

本文編號：1307069