复杂电磁环境中雷达目标识别

雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。

一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。

地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。

1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。

信号带宽与时间分辨率成反比。

例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。

其基本原理如图1所示。

2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。

若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。

线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。

当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。

根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。

通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。

该方法对复杂形状的目标识别很困难。

3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。

通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。

根据目标振动频谱进行目标识别。

传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。

点状目标的回波宽度等于入射波宽度。

一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。

通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。

目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。

雷达测量中的目标识别与跟踪技术引言雷达技术作为一种广泛应用于军事、航空、航海和交通领域的测量技术，一直以来都备受关注和研究。

在雷达应用领域中，目标识别与跟踪技术是十分重要的一个研究方向，主要用于确定被测目标的特征或性质，随后跟踪该目标的运动变化。

本文将深入探讨雷达测量中的目标识别与跟踪技术。

一、雷达目标识别技术1. 散射截面及目标特征分析雷达识别某一特定目标的首要问题是确定目标的散射截面。

散射截面的值决定了目标对雷达波的反射程度，与目标的形状、大小和边缘特性等有关。

目标特征分析可以帮助确定不同目标之间的差异，并提供用于识别目标的信息。

2. 多普勒特征分析多普勒效应是指由于目标的运动而引起的接收信号频率发生变化的现象。

通过分析接收信号的多普勒频移，可以获得目标的运动状态、速度和方向，从而进一步识别目标。

3. 反射波束特征分析雷达工作时产生的波束会与目标发生相互作用，反射出的信号会带有目标的形状和结构信息。

通过分析返回信号的波束特征，可以推测出目标的形状、方位和内部结构等，为目标识别提供重要线索。

二、雷达目标跟踪技术1. 滤波器与滤波技术针对目标跟踪问题，滤波器是一种常用的处理手段。

常见的滤波器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。

这些滤波器通过对雷达信号进行滤波处理，估计目标的状态并持续跟踪目标运动。

2. 目标运动模型目标运动模型是描述目标运动规律的数学模型。

常见的目标运动模型有匀速模型、自由加速度模型和粒子模型等。

通过建立适当的目标运动模型，可以更好地预测目标的运动行为，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

3. 数据关联算法数据关联算法是在已知目标状态的情况下，根据测量数据关联目标和测量结果，并进行目标跟踪的一种方法。

常见的数据关联算法有最近邻算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。

这些算法能够有效处理多目标跟踪问题，提高跟踪性能。

三、雷达目标识别与跟踪在实际应用中的挑战与展望1. 复杂环境下的干扰雷达目标识别与跟踪在实际应用中面临着复杂的环境干扰，比如地形变化、气象条件和其他电磁源等。

雷达目标识别技术1.引言雷达目标识别（RTR—Radar Target Recognition）是指利用雷达对单个目标或目标群进行探测，对所获取的信息进行分析，从而确定目标的种类、型号等属性的技术。

目前，经过国内外同行的不懈努力，应该说雷达目标识别技术已经在目标特征信号的分析和测量、雷达目标成像与特征抽取、特征空间变换、目标模式分类、目标识别算法的实现技术等众多领域都取得了不同程度的突破，雷达目标识别技术已成功应用于星载或机载合成孔径雷达地面侦察、毫米波雷达精确制导等方面。

但是，雷达目标识别技术还远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都存在一定程度的局限性，其主要原因是由于目标类型和雷达体制的多样化以及所处环境的极端复杂性。

本文讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类雷达目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了问题的可能解决思路。

2. 雷达目标识别技术的回顾雷达目标识别的研究始于20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究目标的有效散射截面积。

但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。

几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。

雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。

目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。

原则上，任何一个雷达目标识别系统均可模化为图1所示的基本结构。

空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。

随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。

深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。

空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。

这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。

由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。

空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。

识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。

如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。

本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。

通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。

1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。

空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。

在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。

对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。

随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。

雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。

它通过发射脉冲电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间延迟和频率特征来探测和跟踪周围的目标物体。

在雷达信号处理中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向，它们对于实现雷达的自主目标探测和跟踪具有重要作用。

目标识别是在雷达信号中确定目标的位置、速度和其他特征属性的过程。

它的主要任务是将雷达接收到的信号与预先建立的目标模型进行匹配，通过特征提取和目标比对算法来判断目标是否存在。

目标识别可以分为传统方法和深度学习方法两种。

传统的目标识别方法主要依靠数学模型和信号处理算法。

常见的方法包括卡尔曼滤波器、最小二乘估计以及基于特征提取的算法等。

这些方法通过对信号的频谱、时频分析和特征提取等技术手段，对目标进行匹配和判断。

虽然传统方法在一定程度上可以实现目标识别，但是在处理复杂场景和目标变化较大的情况下效果有限。

近年来，深度学习方法在目标识别领域取得了显著的成果。

深度学习利用神经网络模型对大量数据进行训练，实现对数据的高级特征提取和模式识别。

在雷达信号处理中，深度学习可以利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，对雷达信号进行直接处理和分类。

这种端到端的学习方式能够更好地解决目标识别中的非线性、多样性和时变性等问题。

目标跟踪是在目标识别基础上，在雷达扫描过程中连续追踪目标运动状态的过程。

目标跟踪的主要任务是通过对雷达接收到的连续信号进行滤波和关联，预测目标的位置和运动轨迹，实现实时监测和跟踪。

目标跟踪可以分为基于滤波的方法和基于关联的方法两种。

基于滤波的目标跟踪方法主要应用卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器等算法。

这些方法通过建立目标的状态空间模型，对目标位置和速度进行状态估计和预测。

通过更新观测信息，不断优化目标的运动轨迹。

这种方法简单且实时性较好，适用于快速目标跟踪。

基于关联的目标跟踪方法主要利用关联算法对连续的雷达信号进行处理。

军事雷达图像中的目标检测与识别随着科技的不断发展，军事雷达图像的目标检测与识别技术在军事领域中扮演着重要的角色。

雷达图像是一种通过电磁波来探测目标并生成图像的技术，它具有高分辨率、全天候、全天时等特点，能够在复杂环境下有效地探测和识别目标。

本文将从雷达图像的特点、目标检测与识别算法以及应用领域等方面进行深入研究和探讨。

首先，军事雷达图像具有高分辨率和全天候性能。

相比于其他传感器，如红外传感器和光学传感器等，在复杂气候条件下，如雨雪密布、夜间等环境中，雷达图像能够保持较高的分辨率和检测性能。

这使得它在军事领域中具有重要意义。

其次，在军事应用中，目标检测与识别是一项关键任务。

通过对雷达图像进行目标检测与识别可以有效地发现敌方战机、舰船以及地面装备等敌方目标，从而为军事行动提供重要的情报支持。

目标检测与识别算法的准确性和效率直接影响到军事行动的成功与否，因此在军事雷达图像中的目标检测与识别技术研究中具有重要意义。

目前，针对军事雷达图像中的目标检测与识别问题，研究者们提出了各种不同的算法。

其中，基于传统特征提取和机器学习方法的算法是最常见和经典的方法之一。

这种方法通过对雷达图像进行特征提取，并使用机器学习算法进行分类和识别。

常用的特征包括形状、纹理、颜色等信息。

通过训练样本集合，可以建立分类器，并用于对新样本进行分类。

此外，近年来深度学习技术在目标检测与识别领域取得了显著进展，并在军事雷达图像中得到了广泛应用。

深度学习技术通过构建深度神经网络模型来实现对复杂模式和特征的自动学习和提取。

这种方法具有较高的准确性和鲁棒性，并且能够处理大规模数据集。

在军事雷达图像中，深度学习技术可以通过卷积神经网络（CNN）等模型来实现目标的检测和识别。

通过训练大量的雷达图像样本，可以得到具有较高识别准确性的深度学习模型。

军事雷达图像中的目标检测与识别技术不仅在军事领域中有广泛应用，还在其他领域中也得到了广泛关注和应用。

例如，它可以应用于民航领域中的航空交通管制、海洋监测等方面。

应用科技复杂电磁环境下舰载雷达面临的生存威胁的分析与研究臧家亮黄亮(南海舰队司令部四处，广东湛江524064)乒睛要】文章对海上复杂电磁环境和雷达面临低空和超低空突防、反辐射导弹威睹分析，系统的研究了舰娥雷达所面临的挑战．提出了解7’；；‘决雷这生存问题的几个方法，重点研究了4匾破获概率雷达和相拉阵雷达应用于般艇的发展潜力，得出了新体制雷达在实现雷达反时抗中发挥i ：着重炙化势。

；‘^鹾键词】电磁环境I舰栽雷达；A R M“Ⅳ现代海战，突出问题就是电磁频谱的控制，如何在复杂的电磁环境中利用好、保障好己方武器装备不被敌“软杀伤，硬摧毁”是至关重要的i全面了解海上复杂环境对于魄艇遂行作战任务、攻击敌袭目标具有重要意义；作为舰艇的眼睛——-雷达面{临着诸多威胁，有蚓氏空和超t EP-．突防、反辐射导弹等对舰艇雷达生存能造成极大的挑战，应用新体制雷达就成为现代海战中迫切需要，低截获概率雷达、相控阵雷达已经开始装备舰艇，且已体现出其强大优势，未来的海战场中新体制雷达要求将越来越明显，低截获概率雷达、相控阵雷达应用将越来越广泛。

1海上电磁环境复杂复杂电磁环境是指在一定的空域、时域和频域上，电磁信号纵横交叉、连续交错、密集重叠，功率分布起伏变化，对相应的电磁活动产生重大影响的电磁环境。

在海战场复杂电磁环境下，电磁辐射信号的传播在空域上交错，电磁辐射行为在时域E集中，电磁辐射信号载频在频域上的重叠，电磁辐射强度在能量域E起伏。

海战场复杂电磁环境特点如下：1．1辐射源数量多、密度高现代战场上，敌对双方使用的电子信息装备体制复杂、数量大、种类多，来自海、陆、空、大多种作战平台的电磁信号交织作用在同一个作战区域，加上辐射源信号经海浪、固定或移动物体反射形成的大量反射信号，构成了交叉重叠的电磁辐射态势。

在近海海域电磁环境中，还包含了大量民用通信导航信号、广播电视信号。

随着军用电子设备的发展和广泛应用，电磁环境密度正变得越来越高。

雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明: 采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。

一 .引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。

地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。

1.一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。

信号带宽与时间分辨率成反比。

例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。

其基本原理如图1所示。

滤波器图1侑号海波示意图2.极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。

若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。

线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。

当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。

根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射（散射）的回波。

通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。

该方法对复杂形状的目标识别很困难。

3.目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。

通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。

根据目标振动频谱进行目标识别。

传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。

点状目标的回波宽度等于入射波宽度。

一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。

通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。

目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。