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用于雷达目标识别中的模式识别技术
进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的
模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。
(1）统计模式识别方法
统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用n维特征矢量表征目标模式，90%无人驾驶定标板，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知
识来构造判别函数，从而在---分类误差概率的条件下，对目标进行分类。
近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、---相关匹配方法(16)、bayes似然(35).bayes分类器(36)、bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。
(⑵)模糊模式识别方法
在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。
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再入段是防御的后一个屏障，防御系统可以根据各再入目标的运动状态估算出质阻比，区分出轻重目标。
具体步骡如下;
(1）通过高分辨雷达成像获取目标的结构特征信息，从目标群中识别出具有傕体结构特性的目标。
(2）根据d体目标的进动数学模型，结合锥休目标在不同姿态角下，.，得到目标进动状态下的回波模板，当确定锥体目标，.回波周期分量中不是目标翻滚时，基于，.序列估计出章动角和进动周期，80%无人驾驶定标板，进而
计算出目标的惯量比等特征。
(3）为---对所有真进行有效拦截，在再入段通过---目标运动状态估计其质阻比，高反无人驾驶定标板，基于此排除轻诱饵。
(4）将上述不同措施确定出来的威胁日标作为威胁日标，通过积累观测综合评判日标类型。
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雷达利用目标形状的极化重构识别目标
对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，
因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。
对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，济南无人驾驶定标板，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后，
依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。
cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况，给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果，并按其空间相对位置排列成图。在pottier(28))对sar图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。
3）利用瞬态极化响应识别目标
chamberlain等(29)将极化信息与冲激响应结合起来，提出了利用目标瞬态极化响应(tpr)进行目标识别。利用tpr识别目标是将极化识别与时（频）域识别相结合的---范例。
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