目标一维距离像特征提取方法研究

针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性,直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的识别效果,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题,提出把一维距离像作为随姿态变化的序列及强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个特征,并以这三个特征采用外场实测数据进行目标识别实验,取得了较好的识别效果。     

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。     

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。     

基于PCA-LVQ的雷达目标一维距离像识别

研究了宽带高分辨雷达目标识别问题。基于目标一维距离像,提出主成分分析(principal componentanalysis,PCA)和学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)相结合的识别方法。即采用主成分分析方法进行数据压缩,提取目标特征,然后利用学习向量量化人工神经网络,训练集进行训练,建立识别模板库。最后对三种飞机模型高分辨回波数据进行识别,结果表明,经过PCA-LVQ网络处理后,目标维数和网络规模均大大降低,且系统具有良好的识别性能。     

基于散射中心的目标建模与识别

准光学区目标对高分辨探测信号的散射，表现出多散射中心。本文利用目标的这一物理特性，推导了相邻两个观测方位角上散射信号的近似比例关系，采用梅林变换重建了目标类模式，有效地克服了目标散射中心模型的参数敏感于观测方位角变化而带来的特征选择的困难。文中针对三种飞机目标（歼七、Ｂ５２、Ｍｉｇ２７）进行了识别实验研究，结果表明了本文所提出的目标识别方法是有效可行的。     

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。     

目标高速运动对一维像的影响及其校正方法

针对目标高速运动引起回波脉冲压缩结果展宽从而严重影响一维距离像质量的问题,提出了基于多分量调幅线性调频信号参数估计的校正方法。首先建立了宽带目标的多散射中心回波模型,定量分析了目标高速运动对高分辨雷达回波的影响。然后提出了多分量调幅线性调频信号参数估计快速算法,估计出目标高速运动引起的回波变化从而加以校正。仿真结果表明,提出的方法能有效校正目标高速运动对一维距离像的影响,并且对噪声具有很好的鲁棒性。     

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。     

地面目标HRRP识别的稳健性特征选择方法

特征选择是雷达高分辨一维距离像目标识别的关键步骤，可降低特征维度，提高特征稳健性。提出一种基于散度的特征选择方法，采用该方法对适用于距离像地面目标识别的特征集合进行特征选择，得到优选的特征子集后再进入分类器网络进行识别。采用地面目标仿真数据和实测数据进行神经网络分类器识别实验。实验结果表明：在距离像信噪比、俯仰角和距离分辨力参数变化的情况下，基于散度的特征选择方法在基本保持或提升特征集的识别性能的前提下，能保持甚至提升识别的稳健性，具有较好的应用价值。     

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     

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。     

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。     

HRRP稀疏自编码器深层特征与散射中心特征的关联性研究

利用稀疏自编码器网络对典型目标一维高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)进行了学习训练, 基于各层权重系数矩阵定义了一种综合权重系数, 通过综合权重系数和降维特征与散射中心特征的对比分析, 发现稀疏自编码器深层特征与散射中心特征之间具有一定的关联性, 并对综合权重系数和深层降维特征的物理意义进行了解释。首先针对HRRP构建稀疏自编码器网络, 经过深层学习后获取训练后的权重系数和降维后的特征, 并与散射中心的位置特征和强度分布特征进行关联性分析。结果表明, 综合权重系数矩阵为与散射中心密切相关的类字典系数矩阵, 反映了距离域强散射中心位置随角度变化的可能的分子集; 降维特征能够实现对强散射中心的学习和提取, 反映了强散射中心位置和强度随角度的变化。最后分析了网络训练层数和降维维数对学习训练结果的影响, 可指导后续网络参数的选择。文章首次针对雷达HRRP数据开展深度学习特征的可解释性研究, 为后续深度学习在雷达数据处理中的广泛应用提供了有益的导引。     

雷达目标散射中心正向自动化建模方法研究与实现

为进一步优化散射中心参数化模型建模方法, 本文从目标的几何模型出发, 对复杂目标结构按几何面进行分区编号后, 进行散射中心模型的正向自动化建模。自动化方法主要实现了模型长度、位置等参数的自动推算。该方法实现了对目标散射来源、散射机理和散射中心模型参数的全自动判定, 提高了建模效率。首先对几何模型部件分解, 然后采用射线追踪与分集技术, 将目标散射场依照精度要求简化为部分射线贡献叠加, 并研究了散射中心模型参数的自动推算。最后本文计算了一系列散射中心参数化模型, 并与可靠数据对比, 验证了本文自动化建模方法的有效性。     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

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。