雷达目标-维散射中心识别特征提取研究

针对雷达目标高分辨一维距离像在目标识别中存在计算量和存储量过大的问题,研究了基于一维散射中心的目标识别特征。在使用矩阵束法提取散射中心的基础上,定义了散射中心阶数、散射中心相对位置和中心矩三个平移不变特征用于目标识别,较好地描述了目标散射特性。三类目标外场实测数据的识别试验结果显示,相对于单一特征的目标识别,综合上述三个特征的识别不但能获得更好的目标识别率,而且识别结果对高斯白噪声不敏感。     

雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用

提出了一种基于散射中心模型的距离像识别方法。首先采用稀疏空间网格上的宽带测量数据离线反演目标散射中心模型,再将从距离像中实时提取的一维散射中心特征与该散射中心模型的一维投影进行匹配完成在线识别。在散射中心模型反演中,提出了稳定散射中心的概念并基于此完成稀疏空间网格下的一维散射中心投影关联。在识别过程中,通过设计合适的匹配函数解决散射中心参数估计误差和模型误差造成的散射中心数目、幅度和位置不完全匹配问题。仿真实验表明,对于精度较高的模型,基于模型的识别方法与基于距离像模板的方法识别率相当,而在存储量和灵活性方面优势突出。     

飞机目标的一维距离像特性

一维距离像已广泛应用于雷达自动目标识别 ,虽然一维距离像已将目标按距离分辨单元分割开 ,但每个分辨单元里还有许多散射点 ,该单元回波的复振幅为众多散射点子回波之和。当视角有微小变化时 ,其相位差的变化相当大 ,从而使各分辨单元的复振幅有大的起伏 ,所以一维距离像的方向敏感性十分强。对一维距离像的特性进行了研究 ,并通过预处理得到相对稳定的一维距离像。     

高分辨阶梯变频毫米波雷达目标信号仿真研究

首先分析了雷达目标一维距离像形成原理。针对高分辨阶梯变频毫米波雷达 ,将目标看成是由若干个可以单独分辨开的强散射中心组成。并具体分析了目标的散射中心模型、角运动模型及根据这些模型进行目标一维距离像仿真的方法。最后给出了一典型目标的仿真结果。     

机械扫描天线电磁计算与距离像特征分析

针对主动雷达导引头对防空导弹武器系统制导雷达站检测与识别的需求,研究了机械扫描天线电磁散射特性的计算方法,并对其距离像特征进行了分析。首先采用图形电磁计算法对反射面天线的电磁散射特性进行了建模和计算,然后利用其宽频带雷达散射截面计算数据合成天线的一维距离像,进而对不同姿态下天线的距离像特征进行了分析。结果表明,由于天线的旋转,距离像序列的强度、宽度和位置呈现周期性的变化规律,从而为采用距离像序列对机械扫描天线进行识别以及对旋转周期和尺寸等参数的估计提供了可能。     

基于广义似然比的高分辨率雷达目标检测

目标的一维距离像反映了目标强散射中心在径向距离轴上的投影分布 ,它是目标特征的体现 ,根据目标的距离像提出了一种新的信号检测方案 ,即先从目标的距离像中提取散射中心 ,获得其空域分布密度 ,再进行广义似然比检测。仿真试验结果表明 ,这种检测器具有很好的检测性能     

高分辨率雷达距离像用于目标识别的研究

针对飞机目标的分类问题,研究将雷达目标的高距离分辨率(high range resolution,HRR)像用于识别的方法。介绍两类基于目标HRR像的特征:差分功率谱和微分倒谱,并选择基于SARPROP(simulated anneal-ing resilient propagation)算法的多层前馈神经网络作为分类器。利用4种飞机缩比模型的重点散射源二维分布测试数据和频率步进法,得到目标的一维距离像。对上述两类距离像特征进行了分类,结果表明,差分功率谱特征对于一维距离像具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。     

雷达高距离分辨率一维像目标识别

随着雷达技术的快速发展和军事应用的迫切需求,目标识别问题日益受到重视,利用高分辨率雷达一维距离像进行目标识别成为雷达和信号处理领域的一个研究热点。雷达目标一维距离像能够反映目标形状及结构特征,而且易于获取,迄今为止采用一维距离像进行非合作目标识别已经取得了丰富的研究成果。总结了近年来研究的基于目标一维距离像的特征提取方法、分类方法和联合跟踪与识别方法,分析了当前研究中亟需解决的关键问题,探讨了这些问题的可能解决思路和发展方向。     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。     

FMCW毫米波雷达高分辨率目标距离像及其处理

在毫米波照射下,目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成;宽带线性调频连续波(LFMCW)工作体制可以获得目标多散射中心在雷达径向距离轴上的投影分布,即高距离分辨率目标距离像(high range resolution range profile);综合利用距离像所提供的目标多散射中心空间分布和截面积信息,可以改善信号检测和跟踪性能,并完成目标识别。     

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。     

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。     

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于深度学习的HRRP识别姿态敏感性分析

特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边...     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

基于距离-方位二维聚类的海上编队目标距离像提取

在观测编队目标时波束内容易出现多个目标,可能引起距离像邻近甚至混叠,难以判断距离像簇与目标之间的对应关系,导致无法准确提取单个目标的距离像信息。本文基于距离像目标识别的需求,在海面编队结构信息的约束下,分析了波束内多目标出现概率,定义了多目标距离像之间的4 种关系,利用目标的距离和方位角信息进行二维聚类来判断距离像簇与多目标之间的对应关系,从而实现波束内多个舰船目标的距离像提取。仿真实验表明该算法能够在不同信噪比和带宽条件下很好地区分编队内不同目标的距离像,为下一步基于距离像信息的目标识别和稳定跟踪提供了重要条件。     

基于光电融合的目标三维结构反演

针对同传感器视角下的空天目标光电特征融合问题, 提出一种综合利用散射中心参数及轮廓角点特征的目标三维结构反演方法。首先, 基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法估计出序列雷达图像中的二维散射中心特征, 并利用Freeman链码提取连续可见光图像的角点特征。然后, 基于图论思想分别对雷达及可见光图像中的二维特征点进行关联。最后, 通过特征点三维重构来实现散射中心特征与光学角点特征之间的融合, 从而反演出较单源特征更为丰富准确的目标结构信息。仿真试验结果验证了所提方法的有效性。