基于HRRP和JEM信號的雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的不斷信息化、智能化，雷達(dá)自動目標(biāo)識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注?，F(xiàn)代雷達(dá)工藝技術(shù)的發(fā)展為雷達(dá)目標(biāo)識別提供了多種可用的信號形式，近年來雷達(dá)目標(biāo)識別領(lǐng)域不斷有新的成果面世，使其逐漸從理論研究向工程實現(xiàn)邁進(jìn)。本文主要圍繞著預(yù)研項目“目標(biāo)識別技術(shù)”以及“重點實驗室基金項目”等的研究任務(wù)，從寬帶雷達(dá)一維高分辨距離像（HRRP）自動目標(biāo)識別和窄帶雷達(dá)自動目標(biāo)分類兩方面進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容概括如下： 1．基于寬帶雷達(dá)HRRP的目標(biāo)識別研究

2、包括四部分內(nèi)容： 第一部分：較為詳細(xì)地分析了HRRP的姿態(tài)敏感性，主要討論了飛機類目標(biāo)對偏航、俯仰、側(cè)擺三維姿態(tài)角變化的敏感性、飛機類目標(biāo)在正側(cè)視附近的特點以及測試樣本的“相干峰”現(xiàn)象。進(jìn)而，為了合理劃分HRRP方位角域，提出了一種自適應(yīng)遞歸劃分角域的建模方法，利用有概率含義的統(tǒng)計模型分類器，從雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取連續(xù)HRRP序列中包含的非線性結(jié)構(gòu)信息，遞歸地對雷達(dá)數(shù)據(jù)自適應(yīng)劃分角域。 第二部分：研究了HRRP強度和平移敏感性

3、?，F(xiàn)有HRRP雷達(dá)自動目標(biāo)識別（RATR）方法一般對平移敏感性采用包絡(luò)對齊及一些改進(jìn)方法，對強度敏感性簡單地能量歸一化。顯然，現(xiàn)有處理方式對強度敏感性與平移敏感性的優(yōu)化是分離開來的，因此其匹配精度并不高。我們提出強度和平移聯(lián)合優(yōu)化匹配思想，并將其應(yīng)用到獨立高斯模型、PCA子空間統(tǒng)計模型和PPCA子空間統(tǒng)計模型，以提高平移和強度匹配精度。該思想可用于模板庫建立和測試階段。 第三部分：提出了一種穩(wěn)健噪聲的自適應(yīng)統(tǒng)計識別方法。雷達(dá)目標(biāo)

4、識別希望能夠在較遠(yuǎn)距離實現(xiàn)，因此識別算法對噪聲的穩(wěn)健性是HRRP目標(biāo)識別工程化需要研究的一個問題。我們分別基于PPCA和FA統(tǒng)計模型提出了強噪聲污染的測試樣本如何匹配無噪聲或弱噪聲樣本訓(xùn)練的模板。 第四部分：在線建庫是HRRP目標(biāo)識別工程化的一條途徑。這一部分提出兩種在線自適應(yīng)HRRP識別方法：1）．通過一種在線混合專家（OME）將HRRP數(shù)據(jù)在線地分割成若干個近似平穩(wěn)的區(qū)域，在各個區(qū)域內(nèi)使用平穩(wěn)協(xié)方差函數(shù)的在線高斯過程分類器（

5、OGPC）。針對迭代在線高斯過程分類器（IOGPC）的參數(shù)學(xué)習(xí)算法EP和EM，提出了一種雙鏈高斯過程（Bi-OGP）來使OGPC的參數(shù)得以在單次數(shù)據(jù)掃掠的情況下實現(xiàn)在線更新。針對迭代在線混合專家門網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)算法EM，提出了基于初值選擇的單次數(shù)據(jù)掃掠學(xué)習(xí)方法。2）．在獨立高斯模型假設(shè)下，推導(dǎo)了參數(shù)在線學(xué)習(xí)的公式，提出雙門限法來剔除“壞值”樣本并適當(dāng)緩減假設(shè)模型與實時HRRp多模數(shù)據(jù)的失配。 2．基于窄帶雷達(dá)的目標(biāo)分類研究內(nèi)容

6、 由于窄帶信號分類可以作為寬帶HRRP識別的一種預(yù)處理，并且大量現(xiàn)役裝備雷達(dá)是分辨率較低的窄帶雷達(dá)，本論文研究了如何利用窄帶信號噴氣發(fā)動機調(diào)制（JEM）特征實現(xiàn)對噴氣式飛機、螺旋槳飛機和直升機目標(biāo)的分類。 大多數(shù)雷達(dá)，特別是地面警戒雷達(dá)，其脈沖重復(fù)頻率相對較低，會導(dǎo)致JEM回波多普勒模糊，此外，對目標(biāo)的觀測時間（掃掠時間）相對較短，多普勒分辨率較低，會導(dǎo)致目標(biāo)分類性能下降，這正是利用JEM特征進(jìn)行目標(biāo)分類的需要克服的困難。