基于散射中心模型的高分辨雷达目标识别方法研究

论文摘要

宽带雷达目标识别方法可以分为基于模板的识别方法和基于模型的识别方法。基于模型的雷达目标识别具有存储量小、实时性强、灵活性强,具备适应扩展工作条件能力等优点。本文针对基于全姿态散射中心模型的宽带雷达目标识别展开了研究。利用散射中心模型的一维特征,提出了基于模型重建距离像的识别和基于散射中心匹配的识别方法;利用散射中心模型的二维特征,将计算机视觉领域的二维点匹配算法移植到基于散射中心模型的雷达目标识别中来,使用确定性退火和软分配联合最优技术实现了二维散射中心匹配,从而达到了目标识别的目的。具体内容安排如下:第一章介绍了基于模型的雷达目标识别方法的研究现状及其意义。第二章首先介绍了光学区宽带雷达目标散射中心的概念以及常见的散射中心估计方法,之后简要介绍了全姿态散射中心模型的构建方法以及本文使用的测量数据和模型数据。第三章研究了两种基于散射中心模型的距离像识别方法——基于重建距离像的识别方法和基于一维散射中心匹配的识别方法。使用模型投影得到的散射中心位置信息及幅度信息重建出目标距离像,实现了基于重建距离像的识别;通过参数估计方法提取出目标回波的散射中心特征,利用散射中心匹配识别的思想,设计了基于幅度加权的一维散射中心匹配算法,并使用暗室测量和电磁计算数据进行了仿真试验,分析验证了算法的有效性。第四章研究基于散射中心模型的二维特征识别算法。将计算机视觉领域中的二维点匹配算法移植到基于散射中心模型的二维特征的雷达目标识别中,将二维散射中心匹配问题作为有不等式约束的目标函数最小值的问题处理,采用松弛变量法将不等式约束转化为等式约束,使用拉格朗日乘子法将目标函数转化为无约束问题,使用确定性退火和软分配联合最优技术实现了二维散射中心匹配,并进行了仿真试验验证了方法的有效性。第五章对本文内容进行了系统的总结,并对下一步工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 基于模型的雷达目标识别流程
• 1.2.2 MSTAR 计划简介
• 1.3 本文所做的主要工作及内容安排
• 第二章 光学区雷达目标的散射中心模型
• 2.1 散射中心概念
• 2.1.1 散射中心的主要类型
• 2.1.2 散射中心数学模型
• 2.2 散射中心参数估计
• 2.2.1 模型定阶
• 2.2.2 散射中心参数估计
• 2.3 全姿态散射中心模型反演
• 2.4 本文使用的数据
• 2.4.1 测量数据
• 2.4.2 散射中心模型数据
• 2.5 小结
• 第三章 基于散射中心模型的一维像识别
• 3.1 引言
• 3.2 高分辨一维距离像成像原理
• 3.3 基于模型重建距离像的识别
• 3.3.1 距离像重建
• 3.3.2 决策树分类器
• 3.4 基于散射中心匹配的识别
• 3.4.1 散射中心参数估计的ESPRIT 方法
• 3.4.2 基于散射中心匹配的识别算法
• 3.5 试验结果及分析
• 3.5.1 两类导弹的仿真试验
• 3.5.2 三类飞机的仿真试验
• 3.5.3 结果分析
• 3.6 小结
• 第四章 基于散射中心模型的二维匹配识别
• 4.1 引言
• 4.2 二维散射中心特征提取
• 4.2.1 光学区二维散射中心模型
• 4.2.2 二维参数估计
• 4.3 二维点匹配算法
• 4.4 算法性能测试
• 4.4.1 散射中心位置扰动
• 4.4.2 散射中心位置平移
• 4.4.3 散射中心幅度扰动
• 4.4.4 匹配点数目不同
• 4.4.5 散射中心位置旋转
• 4.4.6 小结
• 4.5 实测数据识别试验
• 4.6 总结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果