自动目标识别

自动目标识别别 (ATR) 是算法或设备根据从传感器获得的数据识别目标或其他对象的能力。

目标识别最初是通过使用接收信号的声音表示来完成的，训练有素的操作员会破译该声音以对雷达照射的目标进行分类。 虽然这些训练有素的操作员取得了成功，但已经开发并继续开发自动化方法，以提高分类的准确性和速度。 ATR 可用于识别人造物体，例如地面和空中交通工具，以及生物目标，例如动物、人类和杂乱植物。 这对于从识别战场上的物体到过滤掉多普勒天气雷达上大群鸟类造成的干扰等方方面面都非常有用。

可能的军事应用包括一个简单的识别系统，例如 IFF 应答器，并用于其他应用，例如无人驾驶飞行器和巡航导弹。 越来越多的人对在国内应用中使用 ATR 表现出兴趣。 已经对使用 ATR 进行边境安全、安全系统识别地铁轨道上的物体或人员、自动车辆等进行了研究。

已经完成的研究采用语音识别中使用的音频特征来构建自动目标识别系统，该系统将根据这些音频启发系数识别目标。 这些系数包括

• 线性预测编码 (LPC) 系数
• 倒谱线性预测编码 (LPCC) 系数
• 梅尔频率倒谱系数 (MFCC)。

处理基带信号以获得这些系数，然后使用统计过程来确定数据库中的哪个目标与系数最相似。