针对雷达高分辨距离像（HRRP） 的方位敏感性和平移敏感性，对一定角域内的HRRP非相干平均，提取具有 平移不变性的中心矩作为特征向量，采用Karhunen2Loeve 变换进一步进行特征压缩，建立相应的支撑矢量机（SVM） 分类 算法。与基于原始距离像特征的最大似然（ML） 方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较，该方法在减少计算量的同 时具有较高的识别率，具有良好的推广能力。

针对空间通信目标个体识别问题，在射频指纹分析的基础上提出了一种多维信号特征融合提取方法。首先分别在时域、频域和高阶谱域对截获的空间通信目标射频信号提取个体多维信号特征，然后对提取的特征进行融合，并应用支撑矢量机对个体进行分类识别，最后采用实测数据对这种识别方案进行了验证。实验表明，通过多维信号特征融合方法可以有效提取空间通信目标的个体信息，并能获得良好的识别效果。

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利用yolo进行多目标识别垃圾

自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工 程，图像分类性能优越，因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达 图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识，包括雷达图像的特性，并指出了传统的雷达自 动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了 CNN在雷达自动目标识别中的研究现状，其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下 来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型，以及雷达新成像技术和未来复 杂环境下的应用进行了展望。

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针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融 合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法。首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像 分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二 维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别。基 于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性。实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除 反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一

摘 要：为了准确地进行 SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的 SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进 行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ℓ1 范数最优化求解测试样本的稀疏系数解 x ，利用 系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于 MSTAR数据进行了仿真验证，实验证明，基于稀疏表示的 SAR目标识 别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能，在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到 98%以上。

Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验-图像处理与目标识别方面的应用实验.rar 主要包括3个方面的内容，含说明文档、程序说明、图片等。 1.染色体识别与统计 2.汽车牌照定位与字符识别 3.基于BP神经网络识别字符的简单实验