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空间目标特征提取及识别技术

作　者: 马静
导　师: 刘宏伟
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 空间目标识别中心矩特征主成分分析 Fisher线性判别分析
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

当前空间技术迅猛发展,现代战争对空间依赖性增强,人类航天活动增加,空间目标监视和识别变得尤为重要。现役的空间目标特性测量雷达大多属于低分辨窄带雷达,虽然其信息量有限,但造价相对低廉,目前仍是一种主要的空间目标探测传感器。对窄带雷达来说,虽然其距离分辨率较低,但受不同目标散射特性的影响,不同目标间的回波包络会有一定差异,这一差异信息可以用于实现目标识别。对空间目标,由于其运动有自身的规律,不像飞机等目标相对于雷达的姿态变化具有较大不确定性。因此,采用窄带雷达对空间目标进行识别具有较大实用价值,这也是本文研究的出发点。本文研究了空间目标的雷达回波特性和识别方法,分析了窄带雷达实测数据的分布情况,然后对其提取具有平移不变性的中心矩特征。再分别用主成分分析法(PCA)和Fisher线性判别法(FLD)对中心矩特征进一步选择,最后分别用最小欧氏距离法和支持向量机(SVM)对空间目标分类识别。通过实测数据的实验结果验证了利用雷达回波包络差异识别空间目标是可行的。

空间目标特征提取及识别技术

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