激光成像雷达目标识别：组合矩算法提升识别效率

"基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法是针对激光成像雷达(Laser Imaging Radar, LIDAR)技术的一种先进目标识别方法。该算法利用了Zernike矩、Hu矩和中心矩这三种低阶矩的组合特性，以增强目标特征的稳定性和抗噪声能力。在激光雷达生成的距离像上，这些矩能够有效地提取目标的几何形状信息，即使在高噪声环境下也能保持良好的性能。通过结合这些矩，构建出更丰富的目标描述符，然后采用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行分类识别，从而提高识别的准确性和鲁棒性。 激光成像雷达是一种利用激光光源和探测器阵列获取目标高分辨率图像的技术，它在现代战争中具有重要作用，特别是在复杂战场环境下的目标探测和识别。传统的LIDAR目标识别可能受到噪声和环境因素的影响，导致识别率降低。而基于组合矩的方法则能有效缓解这些问题。 在实验中，该算法与单独使用Zernike矩和Hu矩进行对比，结果显示在高载噪比(20 dB)和低载噪比(10 dB)下，识别率都有显著提升。在20 dB时，平均识别率分别提升了1.0%和3.7%，而在10 dB时，提升幅度更是达到了11.8%和42.5%。特别地，当载噪比超过17 dB时，该算法可以实现100%的平均识别率，证明了其在高信噪比条件下的优越性能。 关键词涵盖激光成像雷达、信号处理、目标识别、组合矩以及距离像等核心概念，表明这项工作主要集中在提高激光雷达目标识别的精度和稳定性，特别是在噪声环境中的表现。通过综合多种矩的特性，该算法为LIDAR目标识别提供了一种新的、有效的解决方案，对于未来军事和民用领域的激光雷达应用具有重要意义。"