基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。     

基于电流相位特性的滑动散射中心建模方法

复杂流线型目标通常包含多个滑动型散射中心(sliding scattering center, SSC)。由于SSC位置随观测方位变化而改变, 采用现有的散射中心建模方法所获得的SSC属性参数精度受到雷达图像分辨率、多散射中心图像混叠和参数估计精度的限制。本文提出一种基于表面电流相位特性的散射中心建模方法。该方法基于全波法计算的稀疏采样角度下的表面等效电流数据, 通过驻相点自适应提取、电流分区, 实现目标散射中心的参数化建模。驻相点自适应提取可以精确确定散射中心位置, 电流分区计算可以避免多散射中心成分混叠造成的参数提取困难, 从而保证了散射中心的建模精度。本文以某导弹和飞机模型为例, 采用全波法和传统方法建模计算结果对使用该方法建模的效率和精度进行了验证。     

薄涂覆目标散射中心的精确建模

目前，针对金属目标的散射中心模型的研究已相对成熟，但是对带有薄涂覆结构的复杂目标散射中心模型的研究较少。通过研究发现，薄涂覆引入的影响主要体现为对散射场幅度的衰减作用。因此，提出通过对薄涂覆对电磁波的衰减作用建模，并在金属目标散射中心模型的基础上增加该衰减项，以实现对薄涂覆目标的散射中心建模。该建模方法避免了直接对复杂目标整体散射进行数学建模和参数估计，散射模型的物理意义更明确、形式更简洁。经弹头和飞机目标的全波法结果验证，所建立的薄涂覆目标散射中心模型在雷达散射截面起伏、成像特征的仿真中均具有较高的精度。     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题，提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

基于神经网络和散射中心模型的目标参数提取

从雷达回波中获取目标几何参数信息往往存在高计算成本、非线性等困难。该文基于卷积神经网络和前馈神经网络, 提出了一种依据散射中心时频像特征的目标类型自动识别和目标几何参数自动提取方法。由于构建一个神经网络需要大量的训练数据样本, 而扩展目标的散射场计算又非常耗时, 利用基于已知目标已建立的散射中心模型, 快速生成大样本训练数据, 有效解决了训练样本难以获得的问题。以弹头类目标为例给出了数值实验结果, 证实了所提方法的有效性。     

基于散射模型的球头锥目标几何结构参数估计

针对传统几何参数估计方法对成像质量要求较高,对低信噪比、稀疏孔径的散射回波数据估计精度低的问题,选择球头锥目标为研究对象,提出了一种使用几何参数散射模型和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法相结合的方法,简化了计算过程,提升了参数估计精度。该方法首先根据先验信息确定代估参数的取值范围,并等间隔地在取值范围内设置参数网格,再根据对应的参数值计算散射模型,生成二维像,之后通过OMP算法拟合回波信号的成像结果,得到精确的几何参数估计值。所提方法实现了在原始回波数据质量较差的情况下,对球头锥类目标的几何参数精确估计与重构。     

基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计

复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。     

基于散射中心关联的三维成像方法

基于目标三维散射中心在雷达视线上的几何投影关系,提出了一种雷达目标散射中心关联和三维成像的新方法,采用随机抽样一致性方法实现了对关联样本有效性的检验以及对各散射中心最优关联方案的选取。仿真实验表明,该算法简单易行,适用于目标散射中心和姿态数目较多的情况,并可以对存在缺失点、虚假点等复杂情况的散射中心进行关联和三维成像,具有较高的鲁棒性。     

一种基于GTD模型的目标散射中心提取方法

随着隐身技术的发展,臆身目标的镜面散射已基本消除.边缘绕射等上升为主要散射源.用基于几何绕射理论的GTD模型取代以镜面散射为主的常规目标的指数和散射模型,来精确描述隐身目标的高频电磁散射特性.并且采用旋转不变技术(TIS_ESPRIT)替代多重信号分类(MUSIC)算法,精确估计目标散射中心的位置信息,避免了MUSIC算法用谱峰搜索提取参数的过程.并时TLS_ESPRIT算法进行了改进,有效降低其计算量.同时,利用特征分析法的信号与噪声子空间正交特性、二项式近似两种方法来提取散射中心的类型参数.仿真结果表明,该算法高效、精确、具有良好的分辨率,可以有效地提取以边缘绕射等为主要散射形式的臆身目标的散射中心.     

复杂目标电磁散射计算的可视化研究

科学计算可视化日益与各学科相结合，产生新的研究方法。在复杂目标电磁散射研究中，目标的几何建模和雷达散射截面(RCS)计算结果的分析在目标电磁散射分析中越来越重要，利用多种样条曲面进行复杂目标精细几何建模，采用GRECO(图形电磁学)法计算目标的RCS值，从而提高电磁散射计算的精度，并对RCS计算结果进行可视化处理，使计算结果直观且易于分析。     

Parametric estimation of ultra wideband radar targets

Based on the analysis of impulse response properties, a scattering model of ultra wideband (UWB) radar targets is developed to estimate the target parameters exactly. With this model, two algorithms of multiple signal classification (MUSIC), and matrix pencil (MP), are introduced to calculate the scattering center parame-ters of targets and their performances are compared. The simulation experiments show that there are no differ-ences in the estimation precision of MUSIC and MP methods when the signal-to-noise ratio (SNR) is larger than 13 dB. However, the MP method has a better performance than that of MUSIC method when the SNR is smaller than 13 dB. Besides, the time consuming of MP method is leas than that of MUSIC method. Therefore, the MP algorithm is preferred for the parametric estimation of UWB radar targets.     

基于预分类的全极化HRRP模型匹配目标识别方法

全极化三维散射中心模型可准确描述目标的空间几何以及极化特征,已成为目标识别的有效手段之一。针对传统高分辨距离像的匹配算法计算量大、耗时长的不足,提出一种基于预分类的模型匹配目标识别方法,通过目标散射机理分析,对目标进行预分类,减小匹配模型数,然后利用全极化高分辨距离像的散射中心位置与极化信息构造模型匹配函数,实现了目标类别的判定。基于电磁仿真计算数据的识别实验表明,该方法具有良好的目标识别能力,相比于传统方法具有更高的识别正确率以及更低的存储量和计算量。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展，雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源，因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然，准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification，MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题，提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭，构建新的总协方差矩阵，有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明，与经典MUSIC算法相比，改进的MUSIC算法参数估计精度更高，雷达散射截面重构拟合程度更好，且运算量增加不大，可有效提取出隐身目标的散射中心。     

基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构

基于几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)的散射中心信号模型可以精确描述隐身目标电磁散射特性,将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total least squares-estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)算法引入此模型中,为散射中心提取提供了超分辨率算法。针对TLS-ESPRIT算法在低信噪比条件下估计精度不高的问题,引入Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法对回波数据处理的过程,改进后的算法提高了在低信噪比情况下对散射中心参数估计的精度,具有更好的噪声鲁棒性。在对目标的识别以及雷达散射截面(radar cross section, RCS)重构方面具有重要意义。     

散射中心特征序贯匹配的SAR图像目标识别方法

在合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像目标识别领域,提取目标区分性强的识别特征一直是研究热点之一。设计了一种SAR图像目标识别的算法,利用目标散射中心点集特征和属性散射中心特征分量估计值序贯匹配识别车辆目标。实测数据的实验证实了算法在目标方位角变化情况下和俯仰角变化情况下,车辆目标的识别都有较好的表现。