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。     

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。     

基于最优投影平面的雷达目标一维距离像识别

基于将多类目标的识别转化为两类目标的识别这一思想,提出一种雷达目标一维距离像识别方法。首先将多类目标组分为多个子组,每一子组包含两类目标;对每一子组中的目标,由其训练一维距离像建立最优投影平面;对输入目标,利用最小距离准则进行分类,以确定输入目标在每一子组中的类别。然后,应用投票机制最终决定输入目标所属类别。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

最优聚类中心雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于最优聚类中心的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用训练数据集建立最小平方距离准则下的最优变换矩阵 ,使用该变换矩阵可增大同类目标的特征聚合性 ,从而减少同类之间差异 ,同时 ,通过在子像空间选定一组最优聚类中心来增大异类目标特征的可分离性 ,加大异类之间差异 ,提高雷达目标识别率。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

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。     

基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

舰船目标雷达回波特征信号的建模与仿真

目标建模与特征信号仿真是雷达对目标进行探测与识别的重要前提和基础。针对宽带条件下大型舰船目标的雷达特征信号难以进行实测和缩比测量的难点，采用面元法对目标的雷达散射截面（RCS）进行了有效的预估，通过多频点RCS成像方法获得目标的一维距离像特征信号。给出了具体建模和仿真计算的实例，并进行了详尽的结果分析。     

高分辨雷达去斜处理一维距离像速度补偿技术

针对常用高分辨雷达去斜处理方法受到目标速度影响的问题,分析了目标运动对高分辨雷达去斜处理一维距离像的影响。利用包络随散射点分布和分布散度用熵度量的特点,基于最小熵原理提出了对分法搜索目标速度,并介绍了该方法的计算流程及利用其进行速度补偿的实现过程。仿真结果表明,该方法具有很好的速度补偿效果,节省计算量。     

雷达目标识别中的双距离像子空间法

研究分析了双距离像子空间的分类机理,并介绍了所采用的最近邻特征线判别规则。将双距离像子空间与最近邻特征线判别规则相结合的分类器应用于雷达目标距离像识别中。用3种不同类型飞机实测回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性。指出了最近邻特征线判别规则的不足之处,即最近邻特征线敏感于特征提取方法。     

双基地雷达系统中的高分辨距离像

采取宽带发射信号,双基地雷达系统获取的目标一维高分辨距离像与单基地雷达下的距离像存在很大差别。首先从回波信号的相位出发,建立了双基地雷达回波信号模型。分析了双基地雷达系统中距离像的特点,并给出了对运动目标双基地距离像的补偿因子。分析了对多散射中心目标的双基地距离像与单基地距离像之间的关系,最后对双基地距离像进行了仿真。所提出的结论为多基地雷达系统利用多站同时获取的双基地距离像构造目标散射点三维结构图奠定了基础。     

频率步进雷达距离像互相关测速补偿算法

测速补偿是宽带雷达信号处理的关键.目前宽带雷达系统一般采用窄带信号测速、宽带信号成像,导致工作效率降低、体系复杂.深入研究了一维距离像互相关测速法,提出了实包络互相关和复包络互相关两种处理方法,并详细分析了二者的区剐,给出了理论测速性能.理论分析和仿真表明,采用距离像复包络互相关处理,即使距离像存在严重波形发散,无需先进行粗测速补偿,仍能精确测速且具有良好的抗噪性能,使得宽带频率步进雷达实时自测速补偿成为可能.     

基于非线性变换的高分辨率距离像雷达目标识别

雷达目标识别的预处理工作是高分辨距离像领域中的重要组成部分,也是提高识别率的重点和难点。给出了一种结合信号统计特性的信号预处理方法,通过对高分辨距离像(highresolutionrangeprofiles,HRRP)的非线性变换作为特征,有效地拉大了异类目标信号之间的欧氏距离,从而提高了分类的识别率。基于ISAR雷达实测飞机数据的实验结果证明了该方法的有效性。     

高分辨雷达-维距离像稀疏表示技术

高分辨雷达回波信号处理和特征提取技术受到广泛的关注.针对雷达目标几何绕射参数化模型,采用稀疏成份分析方法研究了高分辨距离像的超分辨重构和特征提取问题,分析了正则化函数的指标参数对信号重构性能和计算复杂性的影响,在此基础上提出了一种具有稀疏表示能力的正则化函数,实现了目标散射中心的有效分离.数值结果也验证了该方法的合理性和有效性.     

基于独立分量分析的雷达目标识别方法

通过分析雷达距离像的数学模型,利用独立分量分析(independent component analysis,ICA)技术提取雷达距离像信号中的独立分量,并定义为独立基波形。将观测信号投影到几个峰度大的独立基波形上,得到的各个投影分量作为待识别的信号特征。由于独立基波形实际上对应了目标回波中的散射中心响应,使得通过该方法提取的特征不仅保持了独立性,而且还具有实际的物理意义。在此基础上,使用支持矢量机(support vectormachine,SVM)作为分类器,进行了仿真实验和对比实验,实验结果表明该方法是有效和可行的。