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相似文献
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1.
针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。  相似文献   

2.
传统舰船目标雷达回波系统能够实现目标雷达回波的发送与接收,但回波频率多次折射发生回波衍射导致接收信号紊乱,为此设计舰船目标雷达回波实时模拟系统。优化雷达信号实时模拟器系统,完成多模块点对点接收;描述雷达串行多波束发射信号,实现雷达回波精准定位;针对运动扩展目标进行雷达回波频谱调制,通过目标特性分析,实现目标雷达回波实时模拟系统设计。实验数据表明,设计的雷达回波实时模拟系统比传统回波模拟系统的回波接受率高25%,说明设计的回波实时模拟系统具备极高的有效性。  相似文献   

3.
针对箔条干扰效果专家评定系统的要求,提出了对末制导雷达接收的视频信号和低频信号进行提取的方法,为了获得箔条回波和舰船回波信号各自的特征,对信号进行了分类,并提出了几种信号处理的方法,为识别箔条和舰船回波信号提供非常有用的经验数据。  相似文献   

4.
为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。  相似文献   

5.
反舰导弹末制导雷达在抗干扰能力方面仍存在一些不足,对雷达回波信号进行双极化处理,是末制导雷达提高抗干扰能力的一种有效的技术途径。论文论述了雷达信号极化检测原理,通过舰船目标与典型干扰的极化特征差异对比,结合试验数据仿真结果分析发现,舰船目标的去极化特性较弱,采用双极化处理手段,对末制导雷达跟踪过程中的目标识别与干扰信号剔除具有显著作用。  相似文献   

6.
基于雷达的舰船目标识别技术具有重要的应用,包括海上交通的管理与监控、舰船运动目标的识别、敌方舰船侦察等,在雷达系统的运行过程中,地面杂波信号、气象杂波信号等干扰信号会降低雷达系统的精度,导致水面舰船目标识别出现误差等问题。微多普勒效应是指激光雷达发生二次散射时,运动目标产生位移时目标的雷达回波频率会发生改变,利用微多普勒效应可以显著提高雷达系统的精度,提高海上舰船目标的识别与分类水平。本文首先介绍了微多普勒效应的原理,然后对水面监控雷达系统进行详细研究,最后开发了基于微多普勒效应的海上运动船舶目标识别与分类系统。  相似文献   

7.
雷达目标距离像的特性对目标识别有很大影响,对目标距离像特征的分析尤为重要.针对线性调频脉冲信号提出了舰船目标一维距离像实时成像算法,同时结合实测数据对舰船目标的距离像特性进行了分析,并讨论了距离像特征对雷达目标自动识别的影响,以及处理这些特性的常用方法,最后对包络对齐及幂次相关2种方法在雷达目标识别预处理中的应用进行了分析,从而为基于高分辨距离像的雷达目标识别工作打下了基础.  相似文献   

8.
《舰船科学技术》2015,(Z1):172-175
水面舰船在高频区呈现复杂散射特征,其散射中心是ISAR图像目标识别的重要特征。本文基于水面舰船目标的散射特点,构建具有代表性的水面舰船目标散射中心模型。首先采用传统射线追踪法(SBR)分析该目标的RCS变化趋势,明确散射亮点区域。通过选用基于图像的ISAR目标散射中心特征提取方法,实现高频区水面舰船目标散射中心确定及判别。通过与SBR方法定位的散射亮点对比,验证了本文提出的水面舰船ISAR散射中心特征提取方法适用于水面舰船散射特性研究。可用于指导同类目标的雷达波散射特征控制及信号检测。  相似文献   

9.
为了满足舰船导航雷达回波信号的信噪比,提升雷达回波信号采集的深度与广度,提出FPGA的舰船导航雷达回波信号采集设计。采用FPGA采集控制硬件,设计FPGA计算控制的雷达回波信号采集平台。通过在平台系统内引入FPGA雷达回波信号采集逻辑,完成对信号采集深度与广度的量化计算。最后,通过仿真测试的方式设计一组实验,对提出的FPGA的舰船导航雷达回波信号采集设计进行可行性验证,证明设计的雷达回波信号采集灵敏度高、范围广、距离远、精度高的优点。  相似文献   

10.
舰船识别依赖特征参数与待分类数据的联系,现有识别方法未挖掘信号隐性特征,影响可识别范围,基于无线网络提出一种舰船识别方法。对舰船信号进行预处理,计算短时能量和过零率,判断信号起始点。利用卷积神经网络挖掘样本信号的显性和隐性特征参数,并构建舰船识别模型对特征参数进行训练,得到最优分类面即为识别结果。实验结果表明,本文提出的识别方法能实现一对一的舰船识别,并且可识别范围大于基于SAR图像和基于稀疏信号分解算法的识别方法,基本上可覆盖全部的目标识别区域,有助于实际海洋环境的舰船监测。  相似文献   

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