【摘 要】
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该文基于高分辨一维距离像,对雷达目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析.该项研究可为中国雷达目标识别提供方法和依据,对精确制导导引头识别目标亦具
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该文基于高分辨一维距离像,对雷达目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析.该项研究可为中国雷达目标识别提供方法和依据,对精确制导导引头识别目标亦具有重要参考价值.小波变换是一种新的时频分析工具,已经在许多方面得到了广泛应用.在高分辨雷达目标识别方面,传统的识别方法是基于时域的(即一维距离像),但距离像对姿态角的变化敏感,所以识别前首先需要对齐距离像,这是一个很复杂的计算过程.我们可以使用频域法,但频域法所得到的特征维数太大,而且它的识别率不高.如果将时域、频域信息结合起来分析将会提高目标识别性能,这就是小波分析方法.由于正交小波具有数据压缩作用,并且可以很好的表示信号的主要信息,所以可以用正交小波进行特征提取.实验ISAR获得的三种飞机目标的真实数据,进一步验证基于小波变换的目标识别方法.并且用神经网络对目标分类器进行了设计.在实际小波应用中,小波基选取和构造是一个很重要的问题,对特征提取有很大的影响.该文从目标信号的特性出发,进行了构造与目标信号相匹配的正交小波基构造算法研究,取得了一定的研究成果.该文从工程和实用化的角度出发,提出了基于小波变换和神经网络提高目标识别性能的方法,并且构造了匹配目标信号的正交小波基.
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