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雷达极点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标极点，agv小车无人驾驶标识板，极点和散射中心分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(pof〉以及广义函数束法〈gpof）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于prony法。

除了直接求目标的极点外，无人驾驶标识板，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，机器人无人驾驶标识板，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域prony 法（fdpm):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的---，具有---作用的数据多重组---被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。e-脉冲法（9）、频域---拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。

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一基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别

这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成动应用。

1、利用目标回波起伏特性的识别

空中目标对低分辨力雷达来讲可以看作点目标，其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信息数据进一

步分析，可以判所目标的运动情况。

2>利用动态目标的调制谱特性的识别

动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷达回波的周期性调制。不同目标的周期性调制谱差异很大，因而可用于目标识别。bell等详细分析了喷气发动机的调制（.jem）现象，并建立了相应的数学模型，为利用jem效应进行目标识别奠定了理论基础。

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