针对冲击脉冲超宽带雷达(Impulse Radio Ultra-Wideband Radar,IR-UWBR)在小样本条件及探测场景复杂等挑战下导致目标识别能力不足的问题,提出基于距离-多普勒图与自适应特征选择网络(Range-Doppler Map and Adaptive Feature Selection...针对冲击脉冲超宽带雷达(Impulse Radio Ultra-Wideband Radar,IR-UWBR)在小样本条件及探测场景复杂等挑战下导致目标识别能力不足的问题,提出基于距离-多普勒图与自适应特征选择网络(Range-Doppler Map and Adaptive Feature Selection Network,RDM-AFSN)的运动目标识别方法。在分析IR-UWBR在慢时间维接收回波信号规律的基础上,建立了IR-UWBR多普勒信息提取模型。同时,深入分析运动目标距离-多普勒图由于背景信息复杂、目标种类多导致图像空间特征差异大的特性,构建基于坐标软阈值去噪模块与空间自适应下采样层的RDM-AFSN目标识别模型。实验结果表明,所提模型能够有效提高小样本条件下对运动目标的分类能力,对不同场景下的同类目标均有较好的识别效果,与常用于地面目标识别的卷积-循环深度网络和图像编码深度网络相比,所提出的RDM-AFSN在识别准确率上分别提高了3.64%和7.53%。展开更多
超视距雷达存在射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)问题,尤以遍布全距离-多普勒(Range-Doppler,RD)图的宽带RFI影响最大.本文给出宽带RFI的仿真方法和基于RD图的RFI检测方法.首先,基于自回归滑动平均模型仿真宽带RFI,模拟实测...超视距雷达存在射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)问题,尤以遍布全距离-多普勒(Range-Doppler,RD)图的宽带RFI影响最大.本文给出宽带RFI的仿真方法和基于RD图的RFI检测方法.首先,基于自回归滑动平均模型仿真宽带RFI,模拟实测RFI的时频特性和RD图形态.其次,基于图像分类思想,研究RD图宽带RFI检测器,通过提取RD图纹理特征,运用模式识别,实现RD图有无宽带RFI的分类.图库设计以仿真RFI数据的RD图库作训练集,以实测数据的RD图库作测试集,识别算法以K近邻为例.实验仿真3种纹理特征、5种距离度量及有无海杂波等多种组合,检测性能统计表明,适当设计的干扰识别率普遍能达到96%以上,验证了本文所提的干扰仿真与检测方法的有效性.展开更多
文摘针对冲击脉冲超宽带雷达(Impulse Radio Ultra-Wideband Radar,IR-UWBR)在小样本条件及探测场景复杂等挑战下导致目标识别能力不足的问题,提出基于距离-多普勒图与自适应特征选择网络(Range-Doppler Map and Adaptive Feature Selection Network,RDM-AFSN)的运动目标识别方法。在分析IR-UWBR在慢时间维接收回波信号规律的基础上,建立了IR-UWBR多普勒信息提取模型。同时,深入分析运动目标距离-多普勒图由于背景信息复杂、目标种类多导致图像空间特征差异大的特性,构建基于坐标软阈值去噪模块与空间自适应下采样层的RDM-AFSN目标识别模型。实验结果表明,所提模型能够有效提高小样本条件下对运动目标的分类能力,对不同场景下的同类目标均有较好的识别效果,与常用于地面目标识别的卷积-循环深度网络和图像编码深度网络相比,所提出的RDM-AFSN在识别准确率上分别提高了3.64%和7.53%。
文摘超视距雷达存在射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)问题,尤以遍布全距离-多普勒(Range-Doppler,RD)图的宽带RFI影响最大.本文给出宽带RFI的仿真方法和基于RD图的RFI检测方法.首先,基于自回归滑动平均模型仿真宽带RFI,模拟实测RFI的时频特性和RD图形态.其次,基于图像分类思想,研究RD图宽带RFI检测器,通过提取RD图纹理特征,运用模式识别,实现RD图有无宽带RFI的分类.图库设计以仿真RFI数据的RD图库作训练集,以实测数据的RD图库作测试集,识别算法以K近邻为例.实验仿真3种纹理特征、5种距离度量及有无海杂波等多种组合,检测性能统计表明,适当设计的干扰识别率普遍能达到96%以上,验证了本文所提的干扰仿真与检测方法的有效性.
