雷达(Radar)是一种利用电磁波进行探测和测量的技术,其工作原理类似于声纳。通过发送一束电磁波并接收其反射回来的信号,雷达可以探测到目标物体的存在和位置,并进一步对目标进行识别和特征提取。 目标识别是雷达技术中一个重要的应用领域。目标识别主要通过对雷达返回信号进行分析,从中提取目标的特征信息,并与事先建立的...
1.雷达目标识别 •雷达目标识别是指雷达对目标进行探测，对所获取的回波信息进行分析，从而确定目标的种类、型号等属性的技术。•尽管雷达目标识别应用范围很广，并且在某些层面有了成功的应用，但是雷达目标识别技术还未形成完整的理论体系，现有的雷达目标识别系统在功能上尚存在一定的局限性，其主要原因是目标类型和...
在雷达目标识别中，如果能有效感知和揭示目标“变极化效应”，就能提取目标所蕴含的丰富物理信息，进而提升雷达的抗干扰、目标检测、分类和识别等性能。全极化作为一种独特的维度信息，能描述电磁波电场矢端在传播截面上随时间变化的轨迹特性，是获取目标“变极化效应”的物理基础。全极化雷达成像在信息感知方面的优势在于...
虽然雷达抗干扰技术已经得到飞速的发展,但是日益复杂的电磁环境干扰技术及对雷达的抗干扰能力提出了更高的要求,迫切要求研究新的技术、新的体制来增强雷达的生存能力与作战能力。 3 发展中的新技术、新体制用于提高雷达目标识别的能力 近几年来我国加大了电子抗干扰技术科研的投入力度,使我国在雷达新技术上有了一些突破...
齐构雷达阵列大多采用经典的多输入多输出(MIMO)算法,通过多雷达协同目标识别实现阵列增益,进而提高识别精度,而异构雷达网络可以充分利用不同频率和工作模式信号的额外频率维数信息,从而提取更多的语义特征,增强低信噪比场景下的鲁性。 不幸的是,很少有工作致力于异构雷达阵列上更强大的语义特征提取。
涉及目标识别的雷达处理一般流程如图8.1所示,目标识别技术采用各种各样的机器学习算法,机器学习有两大类:有监督机器学习(监督&半监督)和无监督机器学习。 (1)监督机器学习算法:使用标记标签的输入数据学习得到映射函数,当给定新的未标记数据时,映射函数会生成适当的输出。监督学习算法使用训练数据集的学习过程就是的“...
目标截获和识别雷达是从60年代初发展起来的，采用相控阵体制(见相控阵雷达)，工作于P频段（400～500兆赫）,作用距离为3000～4500公里。其特点是搜索周期短、截获概率高、反应快、发射波形多变和识别能力强。截获概率等于目标存在于搜索空域内的概率乘以被发现的概率，后一概率完全由雷达的能力和检测装置性能所决定。目标...
雷达目标检测盲区 雷达 目标识别 💥1 概述 现代战争对雷达目标识别提出了更高的要求,由于现役雷达大部分是低分辨雷达,对其开展目标识别技术的研究具有重要军事意义。在小样本、样本不均衡等复杂电磁环境条件下,传统低分辨雷达目标识别方法存在泛化性较差、识别率较低等问题。本文围绕深度学习方法对低分辨雷达目标识别...
1.2 雷达的典型功能1 1.3 目标识别的需要3 1.3.1 目标识别定义3 1.3.2 目前和未来的军事需求3 1.3.3 因误击引起的悲剧5 1.3.4 其他军用和民用用途6 1.4 非合作目标识别7 1.4.1 敌我识别系统（IFF）7 1.4.2 非合作目标识别雷达8 1.5 雷达目标识别应用9 1.5...