基于RCS统计特征的船舶目标识别方法

• 作者: 刘通 张玉萍 徐高正 杨金鸿 石宇豪 纪永强
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达横截面积 统计特征 BP神经网络 船舶目标识别
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 水声电子
• 页码范围: 129-132
• 页数: 4页
• 分类号: TN911
• 字数: 2299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2018.07.024

摘要

雷达散射截面(RCS)是衡量船舶目标散射特性的重要参数,是雷达进行船舶目标分类识别最有效的电磁频谱特性.但船舶目标结构、形状复杂,电磁散射机理复杂,同时受雷达探测角度及所在海域电磁环境等因素的影响,船舶的RCS呈现明显的起伏变化特性.本文对不同工况下船舶RCS测量数据进行统计特征描述,并采用BP神经网络进行船舶识别.结果表明,该方法取得了较好的试验结果,可实现对若干工况下不同类型的船舶精准识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨金鸿		3	6	1.0	2.0
2	张玉萍		4	5	1.0	2.0
3	刘通		3	6	1.0	2.0
4	纪永强		3	5	1.0	2.0
5	徐高正		2	5	1.0	2.0
6	石宇豪		1	5	1.0	1.0