基于高分辨距离像的雷达目标识别

现代高分辨雷达的兴起为目标识别提供了新的途径。分辨率的提高使雷达的功能 远远超出了常规检测、定位、搜索和跟踪的范围，而包括其它一系列新的先进功能， 如目标成像、识别，地形测绘等。近十年来，高分辨雷达目标识别受到了广泛的重视。 本文的工作正是在这种研究背景下展开的。在前人工作的基础上，我们着重在高分辨 距离像的物理模型分析和特征提取两个方面作了比较深入的研究，归纳起来，本文的 主要内容包括以下几个方面： 第一章介绍了高分辨雷达目标识别的研究背景和关键问题，对现有的高分辨雷达 目标识别典型算法进行了评述。同时，介绍了本文的研究背景和主要内容。 第二章从散射点模型出发，建立了高分辨雷达目标距离像及其相关的统计描述框 架。首先针对距离回波中相位参数作了合理的假设。然后从这个假设出发，建立了距 离像中散射点交叉项的一系列统计性质。这个基础上，定义了距离像及其相关的自身 项-交叉项比的概念，给出了它们的统计表达公式。最后建立了距离像归一化相关的 统计表达公式，为第三章的距离像稳定性分析打下了基础。 第三章首先在第二章的基础上，建立了距离像归一化相关的一个下界表达式，这 个下界显性给出了距离像归一化相关与方位角变化量、信号波长和目标尺寸的函数关 系式。然后在这个函数关系式的指导下，对距离像的方位稳定性及其与雷达信号波 长、带宽以及目标尺寸大小的关系进行了理论分析。最后，建立了一个转台飞机目标 的仿真模型，利用仿真数据，对理论分析结果进行了实验验证。 第四章研究了距离像识别的一个关键的问题——方位向平滑。距离像的方位敏感 性一直是距离像识别中一个棘手的难题。本章提出一种基于多个双谱径向切片累积求 和的距离像方位向平滑新算法，它是从散射点交叉项的统计性质出发，在双谱域对其 进行抑制，并用多个双谱径向切片累积求和的办法恢复出稳定的散射点自身项。新的 平滑算法不要求距离像对齐，避免了对齐的精度低和计算量大等缺点。同时，我们 分析了平均距离像的方位稳定性，给出了平均样本的选取原则。 第五章研究了距离像识别中另一个关键问题——平移不变特征的提取。在实际的 应用场合，目标为非合作性质，一般处于机动的运动之中，因此不同时刻录取的距离 像在距离波门中的位置是不定的，存在不可预测的相对平移。必须将相对平移补偿 后，后续处理才有可能。本章提出了一种新的距离像平移不变特征——圆周积分双 谱。这种新特征保持了距离像的相位和尺度信息，相关性能与可分性都明显优于傅立 叶幅度。同时，我们将Radon变换和圆周积分双谱变换结合，提出了一种新的ISAR 像平移和旋转不变特征，这种新特征保持了ISAR像的相位和尺度信息，对区分大小 目标尤其有利。 中文摘要 第六章研究了基于强散射点特征的距离像识别方法，提出了一种新的散射点参数 匹配准则，即广义归一化加权相关准则。用nLAX算法从目标频域回波数据中提取 散射点的位置和强度参数，然后用广义相关准则对其进行匹配识别。同时，我们还对 从强散射点中恢复出来的距离像进行了识别。强散射点特征压缩了模板库的数据量， 提高了存储和数据读取效率。 最后，我们在第七章对全文工作进行了总结，并对高分辨雷达目标识别的进一步 研究问题作了建议。