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雷达目标识别特征时域频域极化域雷达目标识别是雷达技术应用的一个重要方向，其目的是通过分析和提取目标的特征信息，实现对目标的自动识别和分类。
在雷达目标识别中，时域、频域和极化域是常用的特征表示方式。
本文将从这三个方面介绍雷达目标识别的特征提取方法和应用。
一、时域特征时域特征是指雷达回波信号在时间上的变化规律。
时域特征包括回波信号的脉冲宽度、脉冲重复频率、脉冲重复间隔等。
这些特征能够反映目标的物理尺寸、运动状态等信息。
例如，目标的尺寸越大，回波信号的脉冲宽度就越宽；目标的速度越快，脉冲重复频率就越高。
通过分析时域特征，可以实现对目标的运动状态和形态的判断。
二、频域特征频域特征是指雷达回波信号在频率上的变化规律。
频域特征包括回波信号的频谱分布、频率偏移、频率调制等。
这些特征能够反映目标的散射特性、材料成分等信息。
例如，回波信号的频谱分布可以反映目标的散射截面积，不同目标具有不同的频谱分布特性。
通过分析频域特征，可以实现对目标的散射特性和材料成分的识别。
三、极化域特征极化域特征是指雷达回波信号的极化状态。
雷达回波信号可以分为水平极化和垂直极化两个方向。
目标的极化特性可以通过分析回波信号的极化矩阵来描述。
极化矩阵包括目标对水平极化和垂直极化的散射系数，可以用来表征目标对不同极化状态的响应差异。
通过分析极化域特征，可以实现对目标的极化特性和材料性质的判断。
时域、频域和极化域是雷达目标识别中常用的特征表示方式。
通过分析这些特征，可以提取出目标的运动状态、形态、散射特性、材料成分和极化特性等信息，实现对目标的自动识别和分类。
在实际应用中，可以根据目标的不同特征选择合适的特征提取方法，并结合机器学习算法进行目标识别。
雷达目标识别技术在军事、航空、交通等领域具有重要的应用价值，对提高雷达系统的性能和智能化水平有着重要意义。
雷达探测中的目标识别技术在现代科技的众多领域中，雷达探测无疑是一项至关重要的技术。
从军事国防的战略部署，到民用航空的安全保障，再到气象预测的精准分析，雷达都发挥着不可或缺的作用。
而在雷达探测的众多环节中，目标识别技术则是核心所在，它决定着雷达系统能否准确、迅速地从复杂的环境中辨别出我们所关注的目标。
要理解雷达探测中的目标识别技术，首先得清楚雷达的工作原理。
简单来说，雷达就像是一双超级“眼睛”，通过发射电磁波并接收反射回来的信号来“看”到物体。
当电磁波遇到目标物体时，会发生反射，雷达接收到这些反射信号后，通过一系列复杂的处理和分析，就能获取目标的位置、速度、形状等信息。
然而，仅仅获取这些基本信息还远远不够。
在实际应用中，周围环境往往充满了各种干扰和杂波，如何从这些纷繁复杂的信号中准确识别出真正有价值的目标，这便是目标识别技术所要解决的关键问题。
早期的雷达目标识别技术相对简单，主要依靠目标的回波幅度、频率等基本特征来进行判断。
但随着科技的不断进步，这种方法的局限性逐渐显现。
一方面，目标的特征可能会因为姿态、环境等因素发生变化，导致误判；另一方面，对于一些具有相似特征的目标，单纯依靠这些基本特征很难区分。
为了提高目标识别的准确性和可靠性，现代雷达目标识别技术引入了多种先进的手段。
其中，多频段、多极化的雷达技术成为了重要的发展方向。
不同频段和极化方式下，目标的回波特性会有所不同，通过综合分析这些差异，可以更全面地了解目标的特性，从而提高识别的准确率。
模式识别技术在雷达目标识别中也得到了广泛应用。
这就像是让雷达系统学会“辨认”各种目标的“模样”。
通过对大量已知目标的特征数据进行学习和分析，建立起相应的模型，当接收到新的目标信号时，就可以与已有的模型进行对比和匹配，从而实现目标的识别。
除此之外，基于人工智能和机器学习的方法也为雷达目标识别带来了新的突破。
深度学习算法能够自动从海量的数据中提取出隐藏的特征和模式，大大提高了识别的效率和精度。
浅谈能见度不良中的航行及雷达假回波的辨认航行在或接近能见度不良的水域时相互用视觉看不见，给航行安全带来不利因素，加之随着航运业的发展，海上航行船只大量增加，使得海上安全航行风险加大。
但以往的事故案例表明，发生海上碰撞事故基本都与人的因素有关，尤其是能见度不良时发生事故的频率大大增多。
但主要原因就是责任心不强、采取措施不当。
只要每个驾驶人员加强责任心，认真瞭望，正确避让，采取合理的安全航行措施，事故是完全可以避免的。
目前又正值中国沿海的雾季，我们面临着的安全形势更加严峻。
在此，从以下几个方面谈谈在能见度不良的水域或其附近航行时应采取的措施及注意事项。
1.进入能见度不良水域前的准备工作驾驶员在接近能见度不良的水域时应立即及早报告船长，通知机舱备车，布置人员了头，使用VHF 发布航行警告，同时备好并开启雷达等，船长接到驾驶员的报告应立即赶到驾驶台监督驾驶员的操作，必要时要亲自指挥，这些都是不能疏忽的。
能加度不良时的航行，不同于一般情况，一定要以安全航速行驶，注意鸣放及守听雾号，谨慎驾驶。
2.能加度不良时的避碰措施2.1使用安全航速行驶能加度不良时发生的事故大多由于没有使用安全航速，而且航速过高。
因航速过高，可用于判断局面和碰撞危险以及采取措施的时间就短。
而能见度不良时，因用视觉不能发现来船，而用雷达观测他船又不那么直观，判断动态只能靠雷达或作图以及通过雷达观测他船方位、距离变化来实现。
规则提到，每一船舶在任何时候都应使用适合当时环境和情况的安全航速行驶，以便留有足够时间来估计、判断局面，采取有效的避碰行动，并能在适合当时环境和情况的距离以内将船停住。
从而达到避碰的目的。
在决定安全航速时，应考虑当时能见度情况，风、浪和流的情况，船舶的通航密度，包括渔船和其他船舶的密集程度，船舶的操纵性能（冲程、舵效、旋回要素、倒车功率以及换向快慢等），还有雷达设备的效能和局限性以及使用者的操作熟练程度等等。
一般认为在当时环境和情况下用停车能在雷达上第一次发现来船的最小距离的五至六分之一的距离上将船停住的航速，可作为安全航速。
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。
第41卷增刊气象研究与应用Vol.4l S2020年12月JOURNAL OF METEOROLOCICAL RESEARCH AND APPLICATION Dec. 2020文章编号.1673-8411 (2020)S-0009-03桂林市"3・21"极端大风雷达回波特征及预警指标分析刘远，王艳兰(广西桂林市气象周.广西桂林541001 )摘要:利JIJ 常规观测及雷达等资料.运用诊断分析及统计方法M -3.21-极端大风过程进行分析结果表明.强对流过程为对流不稳定、上「下湿环境中高空槽、切变线及地而冷锋共同影响所致；极端大风是由镶嵌在胞线中的超级 单体风暴造成.强皿波达65<lBz,具冇钩状回波和V 形缺II .反射率因子核迅速下降导致下击暴流.风暴低层中气旋与之迭加.使地而辐散大风更强；雷•达产品为极端大风提供预警指标.从而提高此类强天气的预警能力关键词：极端大风；冋波特征；预警指标中图分类号:P4I5.2文献标识码：A华南是雷雨大风、冰雹等强对流天气多发区，毎年春季强对流天气给华南造成严重灾害，俞小删等， 分析下击暴流事件发现反射率因子核心的降低并伴随速度辐合的多普勒雷达冋波特征可以提前数分钟 预警下击暴流。
王易等2发现产生冰雹的风暴中伴有强中气旋，旋转速度中心和切变大值中心均位于 中高层:农孟松等'指出中层径向辐合、反射率因子 核心和中层风速大值区逐渐降低对地面大风预警有指示意义。
翟丽萍等"指出超级单体造成的下击暴流与中气旋迭加导致极端大风 李向红等'发现冰 雹和龙卷风天气由孤立右移型7尺度超级单体造成.2019年3月21日广西桂林市临桂区出现罕见 极大风速(60.3m-s'1),需对其进行总结分析、归纳预 警指标，以提高预警能力1 “3・21”临桂极端大风过程概况2019年3月21日()8时到22 H 8时，桂林市出现短时雷暴大风、强降水、冰雹等强对流天气，其中临桂气象站受强对流风暴过境影响，21 ： 13极大风 速达60.3m-s-'( 17级)，打破广西有气象记录以来的风速历史记录本次强对流天气强度大.移速快命史短，范围小，局地性强.造成直接经济损失26万元。
Matlab的雷达目标回声识别和交叉校对功能雷达目标回声识别是雷达信号处理中的一项关键任务，交叉对流功能是实现这一目标的重要工具。
在本篇文章中，我们将探索雷达目标回声识别的概念，并在Matlab应用交叉对映功能来实现这一目标。
雷达目标回声识别涉及识别和区分从监视区不同目标返回的雷达信号的回声或反射。
这些回声由于目标距离，杂乱无章的存在，以及目标雷达截面等各种因素，可以被扭曲和减弱。
必须开发准确识别和分析这些回声的技术，以获取有关目标的有意义的信息。
雷达目标回声识别常用的一种方法是交叉对映功能。
交叉对映函数作为时滞函数衡量两个信号之间的相似性。
在雷达信号处理方面，可以使用交叉对接功能，将接收的雷达回声与传输的雷达脉冲等参考信号进行比较。
通过分析交叉对映函数，我们可以确定接收回声和参考信号之间的延迟，振幅和相位差异，这可以提供目标的宝贵信息。
在Matlab中，利用信号处理工具箱提供的内置功能，交叉对映功能可以轻松实现。
xcorr函数可以用来计算两个信号之间的交叉串联。
通过对接收到的雷达回声和参考信号应用交叉对映功能，可以获得一个交叉对映波形，表明两个信号在不同时间滞后时的相似性。
然后可以进一步分析这种波形，以提取雷达目标的理想信息。
为了说明在雷达目标回声识别中交叉对映功能的应用，让我们考虑一种假设情景，即雷达系统用于在噪音和杂乱无章的情况下跟踪多个目标。
从目标接收的雷达回声信号与噪音和杂乱无章地混合，使得准确识别和分析回声具有挑战性。
通过使用Matlab的交叉对流功能，我们可以将收到的回声信号与参考雷达脉冲进行比较，并从交叉对流波形中提取目标特定信息。
这些信息可用于区分回声与不同目标，减轻噪音和杂乱无章的影响，从而提高目标跟踪和识别的准确性。
雷达目标回声识别是雷达信号处理中的一项关键任务，交叉对流功能是实现这一目标的有力工具。
通过利用Matlab及其信号处理工具箱的能力，我们可以有效地实施和应用交叉对映功能，分析雷达回声信号，并提取有关目标的宝贵信息。
第1篇一、引言雷达技术作为现代军事、气象、航空航天等领域的重要手段，具有广泛的应用价值。
随着雷达技术的不断发展，雷达数据的处理和分析也日益成为关键环节。
本报告将对雷达数据分析的基本原理、常用方法以及应用领域进行探讨，旨在为雷达数据分析提供参考。
二、雷达数据分析基本原理1. 雷达数据概述雷达数据主要包括脉冲回波数据、连续波数据、多普勒数据等。
脉冲回波数据是通过雷达发射脉冲信号，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的位置、速度等信息。
连续波数据则是通过雷达发射连续的电磁波，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的速度、距离等信息。
多普勒数据则是通过分析目标反射回来的信号频率的变化，获取目标的速度信息。
2. 雷达数据分析原理雷达数据分析主要包括信号处理、目标检测、目标跟踪、目标识别等步骤。
（1）信号处理：对原始雷达数据进行预处理，包括滤波、压缩、去噪等，提高数据的信噪比，为后续分析提供高质量的数据。
（2）目标检测：通过检测雷达数据中的目标回波，确定目标的存在，并估计目标的位置。
（3）目标跟踪：对检测到的目标进行持续跟踪，估计目标的位置、速度等参数，提高跟踪精度。
（4）目标识别：根据目标的位置、速度等参数，对目标进行分类和识别，如飞机、舰船、地面车辆等。
三、雷达数据分析常用方法1. 信号处理方法（1）滤波：通过滤波器对原始雷达数据进行处理，去除噪声和干扰，提高数据的信噪比。
（2）压缩：通过压缩算法对雷达数据进行压缩，减少数据存储空间，提高处理速度。
（3）去噪：通过去噪算法去除雷达数据中的噪声和干扰，提高数据分析的准确性。
2. 目标检测方法（1）阈值法：根据雷达数据中目标回波强度，设定阈值，检测目标。
（2）概率密度函数法：根据雷达数据中目标回波的概率密度函数，检测目标。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术，对雷达数据进行特征提取和目标检测。
3. 目标跟踪方法（1）卡尔曼滤波：通过卡尔曼滤波算法，对目标的位置、速度等参数进行估计。
气象雷达数据处理与分析方法气象雷达（Meteorological Radar）是一种用来测量天气现象的重要工具。
通过发射无线电波并接收其反射信号，气象雷达可以提供天气相关的信息，比如降水量、风速和风向等。
然而，如何处理和分析气象雷达数据并从中提取有用的信息，一直是气象学和气象预测领域的重要研究课题。
在气象雷达数据处理过程中，首先需要进行雷达信号去噪。
由于雷达在接收过程中会受到一些干扰，比如大气层的散射、地物的反射等，因此需要对数据进行滤波以去除这些噪声。
常用的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地减少噪声，提高数据的质量。
处理了噪声之后，接下来需要对雷达数据进行距离解析。
雷达反射信号会随着距离的增加而衰减，因此需要通过距离解析来确定不同距离处的物体反射强度。
常用的距离解析方法有简单积分法和递推积分法。
简单积分法通过在不同距离处进行积分来估计反射强度，而递推积分法则通过递推计算来提高解析效果。
在进行距离解析之后，可以对雷达数据进行降水估计。
降水估计是气象雷达数据处理中的一个重要环节，它可以提供天气预测和洪灾监测等方面的依据。
常用的降水估计方法有Z-R关系法、KDP法和双线偏振法等。
Z-R关系法通过雷达反射率因子（Z）和降水量之间建立的经验公式来估计降水量，而KDP法则是利用从雷达接收到的相移信号来估计降水量。
除了降水估计，气象雷达数据还可以进行风场分析。
风场分析对于气象预测和风能利用等方面具有重要意义。
风场分析方法主要有两种，一种是基于雷达回波速度的风场分析方法，另一种是基于雷达回波功率的风场分析方法。
前者通过计算反射信号的多普勒频移来估计垂直风速，再通过对垂直风速进行积分来得到水平风向和风速。
后者则是通过估计雷达回波功率在不同方向和高度上的空间变化来推断风向和风速。
此外，气象雷达数据还可以用于探测天气现象，比如雷暴、冰雹和龙卷风等。
这些天气现象对人们的生活和生产具有重要影响，因此对其进行准确判断和预测十分关键。
一次典型MCC卫星云图及雷达回波特征分析黄世芹1，牟克林2，杨秀庄2，金建德1(1.贵阳市气象局，贵州 贵阳 550000；2.贵州省气象台，贵州 贵阳 550002)摘要本文利用常规的micaps观测资料、自动站资料及卫星T BB和雷达资料，对2010年6月19日夜间，贵州北部普降暴雨及大暴雨的个例进行分析，得出此次过程是由位于贵州中北部、重庆南部的一个中尺度对流复合体（MCC）造成的。
对6月19日00时~12时雨量进行分析，这次降水过程造成了贵州北部的大范围降水，遵义市大部分地区出现暴雨，局地出现了大暴雨，最大乡镇降雨量为185.3mm。
除此外，铜仁地区西部也出现暴雨，其余各个地州市为小到中雨或无雨区。
从降水分布来看，降水很集中，北部落区基本为暴雨或大暴雨，暴雨区与无雨区过渡带梯度较大，湄潭附近存在大雨区，范围较小。
另外对MCC云图特征进行分析，主降水区出现在MCC云团中心，MCC边缘地区降水较少，认为这是MCC的高云笼罩这部分地区，故而降水量少。
这次过程降水从19日夜间00时分开始，一直持续到12时，持续时间长，其中04-09时这一MCC成熟阶段，降水强度大，造成了很多地区出现短时强降水。
对卫星云图和雷达回波上MCC的形成阶段、成熟阶段和消亡阶段的云顶T BB值，冷云区面积，和地面对应天气现象演变特征进行分析，得出以下三个结论：1、这次MCC系统造成的降水范围大、雨强强、分布较集中，卫星云图上T BB最小值达-90℃以上，T BB≤－32℃、－52℃的面积远远大于标准，是一个空间尺度很大，持续时间较长的典型的MCC系统。
2、MCC云顶冷云区面积和MCC的总降水量存在一定的正相关，特别是T BB≤-80℃冷云区面积和MCC的总降水量对应基本一致，冷云区面积越大，MCC总降水量也越大。
降水主要在MCC系统的中心区域，边缘地区降水很小或基本无降水。
MCC达到成熟阶段时降水很强，常常造成大范围的短时强降水及暴雨大暴雨。
雷达信号处理原理雷达（Radar）是一种利用无线电波进行探测和测量的技术，广泛应用于军事、航海、气象等领域。
雷达系统中最关键的环节之一就是信号处理，它负责从接收到的雷达回波信号中提取信息并进行处理与分析。
本文将介绍雷达信号处理原理及其主要步骤。
一、雷达信号的特点雷达信号是通过发射并接收无线电波形成的回波信号。
这些回波信号受到目标散射、多径效应、噪声等因素的影响，具有以下几个特点：1. 回波信号的强度与目标之间的距离成反比关系，可以通过测量回波信号的强度来推断目标的距离。
2. 回波信号的频率会发生多普勒频移，可以通过测量频率的变化来推断目标的速度。
3. 回波信号中包含了目标的形状、尺寸、材料等信息，可以通过对回波信号进行解调和分析来识别目标。
二、雷达信号处理的主要步骤雷达信号处理的主要步骤包括：回波信号的采集、滤波与降噪、多普勒频率补偿、脉冲压缩、解调与目标识别等。
1. 回波信号的采集：雷达接收到的回波信号通过接收天线输入到接收机中，经过放大、调频等处理后转化为模拟电信号。
2. 滤波与降噪：为了提取目标信号并抑制噪声，需要对回波信号进行滤波与降噪处理。
常用的滤波器包括低通滤波器和带通滤波器，可以通过滤波器的参数设置来实现对回波信号频域的控制。
3. 多普勒频率补偿：由于目标的运动会导致回波信号的多普勒频移，需要对回波信号进行多普勒频率补偿以还原目标的真实速度信息。
补偿方法一般采用混频器或数字信号处理算法实现。
4. 脉冲压缩：脉冲压缩是提高雷达分辨率的重要手段。
通过压缩脉冲信号的时间宽度，可以实现对目标距离分辨率的改善。
常用的脉冲压缩技术包括线性调频脉冲压缩和矩形脉冲压缩等。
5. 解调与目标识别：解调是将回波信号从模拟电信号转化为数字信号的过程，可以利用解调技术提取回波信号中的信息。
解调后的信号经过目标识别算法进行处理，可以实现目标的识别与定位。
三、雷达信号处理的关键技术雷达信号处理涉及到多种关键技术，其中包括：1. 数字信号处理（DSP）：借助计算机及数学算法对信号进行处理与分析，实现信号的滤波、降噪、压缩等操作。
