红外与激光工程
2022, 51(10): 20220029
1 重庆光电技术研究所, 重庆 400060
2 驻重庆地区军代局, 重庆 400060
针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）目标识别中方位角差距大的训练样本之间存在干扰的问题, 对传统协同表示字典进行了改进, 得到更适应于当前测试样本且能够降低弱相关原子对系统影响的自适应字典, 基于此提出了一种自适应原子选择的核函数变换协同表示算法, 并在美国DARPA中的运动和静止目标获取与识别计划公开发布的SAR图像数据库上进行了验证实验。实验结果表明, 相较于基于全部训练样本字典的核协同表示模型, 基于自适应原子选择的核协同表示方法降低了干扰原子的不良影响, 提高了对SAR目标识别的可靠性和鲁棒性。
合成孔径雷达 自动目标识别 自适应原子选择 多特征 核协同表示 synthetic aperture radar automatic target recognition adaptive atom selection multi-feature kernel collaborative representation
红外与激光工程
2021, 50(9): 20210531
1 中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室，江苏南京 210039
2 南京电子技术研究所，江苏南京 210039
针对现有文献中未出现关于 RELAX算法超分辨性能的定量讨论或关于 RELAX应用的边界条件分析，导致 RELAX算法的实际应用十分困难这一问题，在详细分析 RELAX算法的超分辨原理的基础上，通过仿真给出了一些关于 RELAX实际应用的边界条件及结论，可用于指导 RELAX算法在实际散射中心估计中的应用： RELAX超分辨处理对估计散射点个数不敏感；当 FFT点数约为要达到真实分辨力所需 FFT点数的 2倍时， RELAX超分辨处理的重构精确度可满足要求；在保证一定的重构精确度的前提下， RELAX超分辨处理的分辨力最高可以达到实际分辨力的 2倍。本文仿真条件下，当 RSN=10 dB时，RELAX超分辨处理在一定误差容忍范围内基本可用。
高分辨距离像 自动目标识别 RELAX算法 超分辨 散射中心估计 high resolution range profile automatic target recognition RELAX super resolution scattering center estimation 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(3): 495
1 中国科学院上海技术物理研究所，上海200083
2 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海200083
自动目标识别算法是现阶段和未来**系统的重要组成部分，是当代科技**领域的研究热点。介绍了自动目标识别(ATR)算法的发展现状，对现有的ATR算法进行了归类和叙述，并简要介绍了ATR算法的性能评价方法，最后对本领域的研究现状做出总结和展望。
自动目标识别 图像处理 模式识别 automatic target recognition image processing pattern recognition
1 中国科学技术大学电子工程与信息科学系, 合肥 230027
2 上海理工大学上海汉堡国际工程学院, 上海 200093
3 弗吉尼亚理工大学电子与计算机工程系, 弗吉尼亚, 美国
本文提出了一种应用于 SAR图像目标识别的动态字典学习算法, 该算法通过在字典学习过程中自动删除和增加字典条目来调整字典表示性能与尺寸。删除操作是在删除代价的约束下针对相关度高或利用率低的字典条目进行, 而增加操作是在增加代价的约束下针对信号表示的残留误差的主分量进行, 通过交替执行删除和增加操作来不断优化字典, 使其表示能力达到最佳。在 MSTAR数据集上的实验验证了算法性能, 并给出了相应的参数调整建议。从实验结果和分析可看出, 该算法具有识别率高、算法稳定等特点。
稀疏表达 K-SVD算法 动态字典学习 SAR图像分类 自动目标识别 sparse representation K-SVD algorithm dynamic dictionary learning SAR images classification automatic target recognition
总参陆航部驻上海地区军事代表室, 上海 200233
瞄准未来高技术战争,选择地面战车为研究对象,系统地研究了红外图像自动目标识别的若干关键技术。首先比较了三种建立红外图像数据集方法的性能。接着分析了传统红外图像分割技术的缺陷,提出了一种针对地面背景中战车红外图像的分割技术,该方法有效地克服了过分割和欠分割的问题。然后讨论了红外目标的七大类特征,提出了一种确定最优特征向量的方法。最后以支持向量机作为分类器,讨论了核函数、核参数以及惩罚因子对识别率的影响,并运用网格搜索法确定最优的参数组合。
自动目标识别 红外图像 支持向量机 automatic target recognition infrared image support vector machine
1 空军雷达学院，武汉430019
2 中国人民解放军94782部队，杭州310021
自动目标识别(ATR)算法评估是ATR研究领域的一项关键技术，已成为近年来该领域的一个热门课题。从ATR算法评估的国内外研究现状开始，对其常用的评估指标、典型的评估方法等进行了较为全面的分析和综述，在此基础上，比较了各种指标的优缺点，讨论了典型方法的适用范围，给出了主要研究结论，并提出了需要进一步解决的问题。
自动目标识别 性能评估 评估指标 评估算法 Automatic Target Recognition(ATR) performance evaluation evaluation index evaluation method
为了提高岛礁背景下对红外目标的识别能力，提出了基于平均灰度的识别方法.红外探测器在对远距离舰船目标识别时，舰船附近与目标外型轮廓相似的海岛会给识别带来很大困难.通过对海岛和舰船的组成和红外特性的对比分析，以及从实地试验图像中得到的数据发现舰船的灰度平均值要高于海岛的灰度平均值.
舰船 海岛 红外特性 自动目标识别 ship island infrared characteristic automatic target recognition
1 北京理工大学信息科学技术学院，北京100081；军械工程学院军械技术研究所，河北石家庄050000
2 北京理工大学信息科学技术学院，北京100081
为使光学相关器更好地应用于自动目标识别领域，保证在较高识别速度下，具备良好的识别效果，介绍了应用于自动目标识别领域的联合变换相关器和匹配滤波相关器。针对匹配滤波相关器实现过程中的两项关键技术，在滤波器编码技术上提出了构造等相关峰综合鉴别函数以解决畸变不变识别问题。在相关峰识别技术上，针对阈值法存在的不足，提出利用BP神经网络对相关平面相关峰进行识别，采用划分感兴趣区域的方法减少了输入层神经元数目，简化了神经网络结构。借助搭建的光学相关器系统验证了该方法可对相关信号和噪声进行有效分类，提高了光学相关器的识别效果。
自动目标识别 光学相关器 匹配滤波器 神经网络 automatic target recognition optical correlator matched filter artificial neural net
