目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也...目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。展开更多
针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积...针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。展开更多
文摘目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。
文摘针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗余最大相关(minimum Redundancy and Maximum Relevance,mRMR)相结合的特征选择方法(RF-mRMR),得出综合的特征重要性排序结果 .通过实验得出分类模型所需的最优特征子集,达到降低数据处理复杂度和提高目标分类结果的目的 .为了捕捉到数据中的高阶结构,在联合稀疏表示模型的基础上,使用核函数将线性不可分的特征数据映射到高维核特征空间.为了充分挖掘稀疏重构后包含在残差波段中的有用信息,使用指数平滑公式对具有一定意义的残差信息进行再利用,最后由核特征空间下的最小误差准则判定目标的类别.应用本文提出的方法对4类目标的海试数据进行识别,结果表明,相较于其他7种对比算法,本文提出的改进方法具有更好的分类性能,而且大多数情况下,本文提出的算法在双基地声呐模式下具有比单基地声呐更高的识别准确率和更低的虚警率.
文摘针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。
