论文题目: 雷达目标距离像识别研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 孟继成
导师: 杨万麟
关键词: 雷达目标识别,目标距离像,特征提取,分类器,微分几何
文献来源: 电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 雷达目标识别作为现代雷达技术的重要发展方向之一,已成为各国未来武器系统中重要的组成部份。利用高分辨力雷达获得的目标距离像包含了更多的目标特征信息。本文针对雷达目标距离像,研究讨论了多种目标识别方法。利用微分几何的基本理论,综合考虑了雷达目标距离像识别中的特征提取与分类识别。对雷达目标距离像识别中的拒识和分类器组合也进行了研究。 本论文主要内容和创新之处如下: 1.提出基于正交辨别分析的雷达目标距离像特征提取方法,利用遗传算法对PCA、ICA子空间基进行选择,并将不同特征提取方法和不同分类器结合,得到多种子空间雷达目标距离像识别方法。 2.提出基于KPCA、基于KDA雷达目标距离像非线性识别方法。通过核函数的引入,可将PCA、LDA扩展为KPCA、KDA。给出基于KPCA、KDA与SVM三种雷达目标距离像非线性识别方法的识别性能。基于KPCA、KDA雷达目标距离像非线性识别方法的识别性能优于相应的基于PCA、LDA的线性识别方法的识别性能。 3.研究三种基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别的方法,得到较好的识别性能,并可以满足雷达目标识别中的实时性能要求。 4.针对PCA、ICA特征提取方法,基于微分几何的数学理论,综合考虑了雷达目标距离像识别中的特征提取与分类识别,提出基于黎曼度量的最近中心邻分类器。综合考虑原始数据样本分布、特征提取与分类识别之间关系,提出了改进的PCA、LDA子空间目标识别方法。 5.基于拒识理论,给出一种广义置信度的度量,得到拒识门限,使基于PCA子空间雷达目标距离像识别方法既有较高的识别率,又有较低的误识率。基于多分类器组合理论,研究了雷达距离像识别中多分类器组合方法。在多数投票规则下,多分类器组合获得了比单一分类器更好的识别性能。这些内容和创新点多为大量仿真目标距离像数据和实测目标距离像数据所验证,从而丰富和发展了雷达目标距离像识别的内容。
论文目录:
第一章 引言
1．1 研究背景及意义
1．2 雷达目标识别研究简述
1．2．1 模式识别原理及应用简介
1．2．2 雷达目标识别研究简述
1．2．3 性能评估
1．3 论文的研究内容和创新之处
1．4 论文的组织
第二章 基于散射中心模型的雷达目标距离像
2．1 引言
2．2 雷达散射中心模型
2．3 距离像特点
2．4 距离像实验数据
2．4．1 仿真目标数据描述
2．4．2 实测数据描述
2．5 本章小结
第三章 子空间法雷达目标距离像识别
3．1 引言
3．2 雷达目标距离像特征提取
3．2．1 基于PCA的目标特征提取
3．2．2 基于LDA、OLDA的目标特征提取
3．2．3 基于正交辨别分析(ODA)的目标特征提取
3．2．4 基于ICA的目标特征提取
3．3 基于PCA、ICA子空间特征基的选取
3．3．1 遗传算法
3．3．2 遗传算法与特征向量的选取
3．4 三种分类器简介
3．4．1 最近中心邻分类器(NCC)
3．4．2 最近邻特征线分类器(NFL)
3．4．3 余弦分类器(cosC)
3．5 子空间法雷达目标距离像识别实验
3．5．1 大小相近均匀散射的四种目标
3．5．2 大小相近非均匀散射的四种目标
3．5．3 三种实测目标
3．6 本章小结
第四章 雷达目标距离像非线性识别
4．1 引言
4．2 基于核函数的雷达目标距离像非线性识别方法
4．2．1 基于SVM的目标识别
4．2．2 基于KPCA的目标识别
4．2．3 基于KDA的目标识别
4．3 基于核函数的雷达目标距离像识别实验
4．3．1 大小相近均匀散射的四种目标
4．3．2 大小相近非均匀散射的四种目标
4．3．3 三种实测目标
4．4 本章小结
第五章 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别
5．1 引言
5．2 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别
5．2．1 基于简单贝叶斯分类器(NBC)的目标识别
5．2．2 基于树扩展的简单贝叶斯分类器(TANC)的目标识别
5．2．3 基于森林扩展的简单贝叶斯分类器(FANC)的目标识别
5．3 基于贝叶斯网络理论的雷达目标距离像识别实验
5．3．1 大小相近均匀散射的四种目标
5．3．2 大小相近非均匀散射的四种目标
5．3．3 三种实测目标
5．4 本章小结
第六章 目标识别中的数据分布、特征提取与分类识别
6．1 引言
6．2 特征提取与分类识别
6．2．1 基于PCA和ICA的特征提取
6．2．2 基于黎曼度量的分类器
6．3 数据分布、特征提取与分类识别
6．3．1 两类问题
6．3．2 多类(三类)问题
6．3．3 改进的PCA(APCA)和改进的LDA(ALDA)子空间法
6．4 目标识别实验
6．4．1 大小相近均匀散射的四种目标
6．4．2 大小相近非均匀散射的四种目标
6．4．3 三种实测目标
6．5 本章小结
第七章 雷达目标距离像识别中拒识与分类器组合
7．1 引言
7．2 基于最近中心邻分类器的置信度分析
7．2．1 置信度和广义置信度
7．2．2 基于最近中心邻分类器的广义置信度
7．3 分类器组合识别
7．3．1 分类器组合判决策略
7．3．2 分类器组合
7．4 雷达目标距离像识别中拒识与分类器组合实验
7．4．1 拒识实验
7．4．2 分类器组合实验
7．5 本章小结
第八章 总结与展望
参考文献
致谢
作者在学期间的研究成果及发表的论文
个人简历
发布时间: 2005-09-23
参考文献
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- [2].雷达目标特征建模和检测、识别[D]. 杨正龙.南京理工大学2002
- [3].光学区雷达目标散射中心提取及其应用研究[D]. 王菁.南京航空航天大学2010
- [4].雷达目标高分辨距离像仿真与识别技术研究[D]. 朱劼昊.南京航空航天大学2012
- [5].光学区雷达目标结构成像的理论及其在雷达目标识别中的应用[D]. 姜卫东.中国人民解放军国防科学技术大学2000
- [6].雷达目标微动特征提取与估计技术研究[D]. 李康乐.国防科学技术大学2010
- [7].基于光学区雷达目标二维像的目标散射特征提取的理论及方法研究[D]. 孙真真.中国人民解放军国防科学技术大学2001
- [8].基于压缩感知的MIMO雷达参数估计研究[D]. 彭育兴.国防科学技术大学2014
- [9].高分辨距离像雷达自动目标识别研究[D]. 刘华林.电子科技大学2008
- [10].基于FRFT的双基地MIMO雷达目标参数估计[D]. 李丽.大连理工大学2013
相关论文
- [1].基于高分辨距离像的雷达自动目标识别研究[D]. 廖阔.电子科技大学2012