寬帶雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR）圖像是目標(biāo)在距離．多普勒平面上的投影，包含了目標(biāo)的二維結(jié)構(gòu)信息，基于ISAR圖像的目標(biāo)識別是寬帶雷達(dá)自動目標(biāo)識別領(lǐng)域的重要組成部分。極化是描述目標(biāo)散射特性不可或缺的一部分，極化和寬帶高分辨技術(shù)相結(jié)合是寬帶雷達(dá)自動目標(biāo)識別極具潛力的發(fā)展方向。因此，本論文圍繞ISAR雷達(dá)目標(biāo)識別和極化雷達(dá)目標(biāo)識別這兩個問題對干涉ISAR（InISAR）三維成像、干涉ISAR目標(biāo)識別、多極化雷達(dá)高分辨一維距離像（HRRP）識別和基于

2、極化散射矩陣（PSM）的極化雷達(dá)目標(biāo)識別進(jìn)行了分析和研究。本論文的主要內(nèi)容概括如下： 1．分析了干涉ISAR三維成像的原理，利用了目標(biāo)體上強(qiáng)散射點(diǎn)處信噪比較高的特性，提出了一種新的基于特顯點(diǎn)的干涉ISAR成像方法，該方法能有效地解決相位解纏繞問題和在低信噪比傳統(tǒng)干涉ISAR成像方法無法正確成像的問題；并且對斜視情況下的干涉ISAR成像問題進(jìn)行了研究。 2．對干涉ISAR三維成像中的一些問題進(jìn)行了分析和研究。第一個問題是干

3、涉ISAR三維成像中的天線布陣方式和基線的設(shè)置，包括兩種布陣方式、橫向分辨率與基線的關(guān)系、基線去相關(guān)和最優(yōu)基線；第二個問題是角閃爍．分析了角閃爍產(chǎn)生的機(jī)理、特征和解決辦法；最后一個問題是超分辨算法在干涉ISAR成像中的應(yīng)用，給出了兩種經(jīng)典的超分辨干涉ISAR成像方法。 3．提出基于干涉ISAR像的雷達(dá)目標(biāo)識別方法。給出了干涉ISAR圖像的預(yù)處理方法，接著使用極化映射提取具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性的特征，最后設(shè)計三種分類器對目標(biāo)進(jìn)

4、行識別。對影響干涉ISAR成像和識別的四個因素：俯仰角度、目標(biāo)轉(zhuǎn)速、天線孔徑（也稱基線）和目標(biāo)與雷達(dá)的距離進(jìn)行了分析，實驗結(jié)果驗證了理論上的分析。 4．多極化HRRP包含了比單極化HRRP更多的目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征信息，因此采用多分類器融合多極化信息可以提高雷達(dá)目標(biāo)識別性能。提出了基于度量層的特征加權(quán)融合算法和基于決策層的加權(quán)投票融合算法，它們使用不同的準(zhǔn)則對多極化HRRP進(jìn)行融合分類，取得了較好的識別性能。 5．將核方法引入多

5、極化HRRP識別中，提出了兩種基于多極化HRRP的核函數(shù)，將這兩種核函數(shù)應(yīng)用到核主分量分析（KPCA）中提取特征，進(jìn)而使用分類器對目標(biāo)進(jìn)行識別。該方法可以在不丟失極化信息的情況下，將多極化HRRP作為一個整體進(jìn)行識別，降低了識別算法的復(fù)雜度。 6．針對基于PSM的目標(biāo)識別中極化特征提取困難的問題，提出了基于核函數(shù)的識別方法。定義了兩類基于PSM的核函數(shù)，將其應(yīng)用到KPCA中提取特征，對目標(biāo)進(jìn)行識別，并取得了良好的識別效果。將提出