李彦兵
- 作品数：8 被引量：95H指数：7
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 雷达高分辨距离像分帧新方法被引量：7
- 2011年
- 针对雷达高分辨距离像的姿态敏感性问题,提出了一种新的分帧方法.首先分析了距离像频谱幅度的统计特性并假设其服从联合高斯分布,之后使用概率主分量分析模型对各个子帧内频谱幅度建模并用期望最大化算法求取模型参数,最后依次合并Kullback-Leibler距离最小的相邻子帧来完成分帧.实测数据的分帧结果与识别率均表明了该分帧方法的有效性.
- 王鹏辉杜兰刘宏伟李彦兵吴兆平
- 关键词：雷达目标识别高分辨距离像
- 基于经验模态分解的空中飞机目标分类被引量：20
- 2012年
- 该文研究常规窄带雷达体制下喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机目标的分类问题。首先根据微多普勒效应利用多散射中心模型从理论上分析了飞机目标旋转部件的雷达回波模型;然后针对3类飞机目标回波在多普勒域频率调制的不同,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法的特征提取方法;最后基于仿真数据训练、实测数据测试的模式,使用支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的分类结果表明新方法较现有方法在较高信噪比条件下具有更好的分类性能。
- 王宝帅杜兰刘宏伟李彦兵冯博
- 关键词：微多普勒经验模态分解特征提取
- 空间进动目标微动参数估计方法被引量：12
- 2011年
- 该文提出了基于窄带雷达估计空间进动目标微动参数的新方法。该方法首先依据进动目标回波信号的微多普勒特性,应用傅里叶变换对目标的进动参数进行粗估计;然后根据回波信号的时频谱特性,通过相干积累的方法得到目标的高分辨率3维分布。最后,利用图像熵的概念在特定范围内对微动参数进行搜索,获得了较高的估计精度。使用仿真数据验证了算法的性能,证明了参数估计的高精度。
- 关永胜左群声刘宏伟杜兰李彦兵
- 关键词：雷达目标识别参数估计进动图像熵
- 一种基于变分相关向量机的特征选择和分类结合方法被引量：6
- 2011年
- 相关向量机(Relevance vector machine,RVM)是一种函数形式等价于支持向量机(Support vector machine,SVM)的全概率模型,利用变分贝叶斯(Variational Bayesian,VB)方法求解的RVM可以给出所有参数的后验分布.进一步,通过对样本所在原始特征空间的稀疏化,基于线性核的RVM可以在分类的同时实现对原始特征的线性选择.本文在传统VB-RVM的基础上提出一种特征选择和分类结合方法.该方法采用Probit模型将分类问题与回归问题有机地结合起来,同时,通过对特征维的幂变换扩展,不仅在分类时增加了样本的信息量,可以构造非线性分类面,而且实现了非线性特征选择的功能.通过对仿真数据和实测数据分别进行实验,证明了该特征选择和分类结合方法的实用性和有效性.
- 徐丹蕾杜兰刘宏伟洪灵李彦兵
- 关键词：稀疏化相关向量机PROBIT模型
- 基于微多普勒特征的地面目标分类被引量：27
- 2010年
- 轮式履带式车辆目标分类是低分辨雷达地面目标识别研究领域的一个难点。该文基于微多普勒效应原理建立了轮式履带式车辆的雷达回波模型,针对轮式履带式车辆微多普勒调制的不同,提出了一种基于CLEAN算法的特征提取方法,提取了一种描述目标多普勒谱能量分布的能量比特征。基于实测数据使用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的识别结果表明该特征具有较好的识别性能,同时对目标速度具有稳健性。
- 李彦兵杜兰刘宏伟丁苏颖关永胜
- 关键词：雷达目标识别微多普勒CLEAN算法相关向量机支持向量机
- 基于信号特征谱的地面运动目标分类被引量：7
- 2011年
- 研究低分辨、短驻留时间下地面运动车辆目标分类问题。根据微多普勒效应,使用多散射中心模型描述轮式和履带式车辆的微动部件雷达回波。指出目标回波中的谐波数是区分轮式和履带式车辆的一个稳定特征,由此提出一种基于目标回波信号特征谱的特征提取方法。该方法能够描述目标回波中的谐波信息,同时对于平动速度变化所带来的影响具有稳健性。使用仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性,使用实测数据的实验结果表明:该方法在分类性能上优于基于主分量分析的分类方法。
- 李彦兵杜兰刘宏伟徐丹蕾关永胜
- 关键词：微多普勒特征提取低分辨雷达
- 空间锥体目标微动特性分析与识别方法被引量：14
- 2011年
- 空间锥体目标在大气层外飞行过程中存在不同的微动,目标的微动为进动,诱饵的微动为摆动或自旋.根据目标与诱饵的微动差异,提出了应用特征谱作为识别特征的分类方法.基于多散射中心信号模型,分析了进动、摆动以及自旋调制信号的微多普勒特性.分析结果表明,进动、摆动与自旋目标的微多普勒谱虽然均可以近似为线谱,但是存在明显差异.应用谐波和的形式描述回波信号,并采用特征值分解提取特征谱作为识别特征.仿真结果表明,该方法能够有效地识别目标与诱饵.
- 关永胜左群声刘宏伟杜兰李彦兵
- 关键词：雷达目标识别微动进动自旋
- 基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究被引量：15
- 2013年
- 短驻留时间条件下的轮式和履带式车辆目标分类对于战场侦察雷达系统目标识别功能的引入具有应用价值。该文基于微多普勒效应对轮式和履带式车辆的雷达回波进行了分析,针对这两种车辆的雷达回波中包含的微多普勒信号的差异,提出一种基于多级小波分解的分类方法。该方法首先使用多抽样率信号处理减轻了目标平动速度变化对分类结果的影响,其次通过对目标的平动和微动分量进行分离,提取了较好描述类间目标差异性的特征。基于实测数据的实验结果表明该方法具有较好的分类性能,同时对目标速度的变化具有稳健性。
- 李彦兵杜兰刘宏伟王宝帅
- 关键词：微多普勒小波分解
