基于高分辨距離像的雷達(dá)自動目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、雷達(dá)目標(biāo)的高分辨距離像(HRRP)可以反映目標(biāo)散射點(diǎn)沿距離方向的分布情況，提供了目標(biāo)重要的結(jié)構(gòu)信息，被廣泛用作雷達(dá)目標(biāo)的分類與識別，成為雷達(dá)自動目標(biāo)識別研究領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)。同時，隨著軍事需求的日益迫切，需要研究人員加快對目標(biāo)識別的理論研究向工程實(shí)現(xiàn)邁進(jìn)。因此，本論文主要圍繞著國防預(yù)研及國家自然科學(xué)基金的相關(guān)項(xiàng)目，針對雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識別，從在雜波和噪聲環(huán)境下的HRRP穩(wěn)健性識別、基于變分貝葉斯(VB)方法的分類器設(shè)計(jì)以及對HRRP的

2、特征提取與分層目標(biāo)識別等三個方面進(jìn)行了的研究。
　　 本論文的主要內(nèi)容可概括為如下六個部分：
　　 ·第一部分，簡要給出了雷達(dá)自動目標(biāo)識別的基本概念，并列舉了國內(nèi)外基于HRRP自動目標(biāo)識別的研究進(jìn)展，介紹了本文的研究工作。
　　 ·第二部分，研究了HRRP在雜波情況下如何保持穩(wěn)健性識別性能的問題，關(guān)鍵技術(shù)是如何抑制雜波。與以檢測為目的的雜波抑制相比，寬帶目標(biāo)識別雷達(dá)的雜波抑制需要在抑制雜波的同時，盡可能地保持目標(biāo)

3、信號的結(jié)構(gòu)信息不變，這樣才能進(jìn)行下一步的目標(biāo)識別任務(wù)。為達(dá)到這一目的，我們先后提出了三種不同的寬帶目標(biāo)識別雷達(dá)的雜波抑制方法。(1)設(shè)計(jì)濾波器直接在多普勒域?qū)㈦s波濾除。該算法主要是利用雜波的起伏速度通常不是很大，在脈間的相關(guān)性比較強(qiáng)，因此可以通過在多普勒域雜波抑制后，再將信號變換回時域，進(jìn)行相干積累，提高目標(biāo)的信噪比。(2)在寬帶雷達(dá)下，目標(biāo)速度較大時，容易出現(xiàn)越距離單元走動(MTRC)的現(xiàn)象，方法1其實(shí)是沒有考慮這一點(diǎn)的，因此我們進(jìn)而

4、提出先利用keystone變換校正目標(biāo)MTRC，然后再對其采用方法1來抑制雜波，另外針對目標(biāo)出現(xiàn)多普勒模糊而雜波沒有模糊時，采用在頻率-多普勒域直接將目標(biāo)信號部分提取出來的方法來降低雜波的影響。(3)針對目標(biāo)出現(xiàn)MTRC的現(xiàn)象，提出了另外的解決思路，不需要通過keystone變換校正MTRC，在頻率一多普勒域利用Hough變換將目標(biāo)信號部分的線段提取出來，同時如果可以大致估計(jì)出目標(biāo)的速度，還可以采用更加簡單的方法來處理，即將目標(biāo)做運(yùn)動補(bǔ)

5、償后，在頻率一多普勒域提取對應(yīng)的目標(biāo)信號部分。
　　 ·第三部分，研究了在噪聲背景下的HRRP穩(wěn)健識別問題。當(dāng)目標(biāo)與雷達(dá)距離較遠(yuǎn)時，其信噪比將會降低，因此識別算法對噪聲的穩(wěn)健性是HRRP目標(biāo)識別在實(shí)際應(yīng)用中需要解決的一個問題。我們基于概率主分量分析(PPCA)和自適應(yīng)高斯分類器(AGC)模型分別提出了兩種不同的算法，使得被噪聲污染的測試樣本能夠較好地匹配在弱噪聲樣本條件下訓(xùn)練出來的模板。
　　 ·第四部分，研究了將變分貝

6、葉斯(VB)算法結(jié)合目前常用的一些統(tǒng)計(jì)模型來解決雷達(dá)HRRP目標(biāo)識別問題。VB方法為近些年被廣泛用于近似求解Bayes積分的方法，通過將Bayes積分表達(dá)式中所有參數(shù)和隱變量的聯(lián)合概率分布簡化為各個參數(shù)以及隱變量之間概率分布的乘積，即假設(shè)各參數(shù)以及隱變量是相互獨(dú)立的，這樣積分表達(dá)式的值就可以利用簡單的形式來代替其下界，通過不斷優(yōu)化參數(shù)的值來提高其下界，使得下界不斷逼近該積分表達(dá)式的真實(shí)值?；赩B方法，我們將Gaussian Mixtu

7、re模型和混合因子分析(FA)模型應(yīng)用到雷達(dá)HRRP目標(biāo)識別中來，取得了不錯的效果。
　　 ·第五部分，利用對HRRP提取的新特征，對分層雷達(dá)目標(biāo)識別做了相關(guān)研究。由于雷達(dá)HRRP可以反映目標(biāo)散射點(diǎn)沿距離方向的分布情況，因此我們提取了關(guān)于目標(biāo)尺寸大小的結(jié)構(gòu)特征，即目標(biāo)的支撐區(qū)長度。利用該特征首先對目標(biāo)的大小做出初步分類，然后再利用常規(guī)目標(biāo)識別算法進(jìn)行更加精確的型號識別。同時針對螺旋槳飛機(jī)相鄰回波的能量變化要大于噴氣式飛機(jī)這一特點(diǎn)