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1. 入射视线角引导雷达图像特征融合的气动目标识别方法
李家宽, 冯博, 申伦豪, 叶春茂, 余继周
现代防御技术    2025, 53 (2): 129-140.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2025.02.014
摘要2)   HTML0)    PDF (3312KB)(0)   

高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)图像在目标识别中发挥着重要作用,但是获取目标高分辨的ISAR图像需要长时间的雷达照射,无法满足雷达资源调度需求。对此提出了一种入射视线角引导雷达图像特征融合的识别方法,选取驻留时间内的两端时间资源用于成像,满足雷达其余功能在时间上的调整与分配。考虑到不同机型图像调制现象的差异以及同一机型在不同入射视线角下的调制差异,设计混合注意力残差模块和角度引导注意力模块使网络有针对性地关注图像的关键区域并将目标特征与目标姿态进行关联。通过特征融合模块进行图像特征的整合以实现融合识别,最终通过3类飞机实测数据证明,该方法能在满足雷达资源调度需求的前提下获得较高的识别精度。

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2. 基于随机森林的微动特征重要性评估研究
赵庆媛, 叶春茂, 鲁耀兵
现代防御技术    2022, 50 (4): 124-131.   DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2022.04.014
摘要5814)   HTML213)    PDF (1261KB)(834)   

为了减少气动目标识别微动特征集的冗余,进一步降低特征维度,引入随机森林对多维微动特征进行重要性评估。描述了随机森林算法及其工程实施流程,给出时域、频域及时频域等18维微动特征提取方法,用VHF波段实测数据对基于随机森林的特征重要性评估算法进行验证,并分析了特征选择对Fisher、支持向量机和决策树3种分类器的性能影响,以及雷达相参积累脉冲个数对于特征重要性评估的影响。对于Fisher和支持向量机来说,随着特征维数的增加,能够一定程度地提高分类准确率;而对于决策树来说,只有重要性评分较高的特征对分类准确率有贡献。

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