SAR-ISAR目標(biāo)電磁特征提取及應(yīng)用研究.pdf

1、雷達(dá)是以電磁波為載體探測(cè)目標(biāo)電磁特性的微波遙感設(shè)備。不同于傳統(tǒng)光學(xué)等其它遙感設(shè)備，雷達(dá)具有全天時(shí)、全天候、作用距離遠(yuǎn)和穿透力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。但對(duì)于熟悉可見(jiàn)光數(shù)據(jù)和攝影的人來(lái)說(shuō)，基于電磁特性的雷達(dá)圖像往往在視覺(jué)上難以理解。甚至對(duì)于熟悉雷達(dá)圖像的分析人員來(lái)說(shuō)，不同分析人員的結(jié)論一致性也無(wú)法得到保證。因此，自動(dòng)化的雷達(dá)解譯算法對(duì)于雷達(dá)回波和圖像的理解至關(guān)重要。而雷達(dá)的電磁特征提取則是雷達(dá)圖像解譯的基礎(chǔ)，它是架起雷達(dá)數(shù)據(jù)和信息之間的一座橋梁。一般而言

2、，雷達(dá)電磁特征包括散射中心特征和極化特征兩部分。從電磁散射機(jī)理的角度出發(fā)對(duì)散射中心模型建模，模型參數(shù)具有相應(yīng)的物理意義，可以將散射中心特征提取問(wèn)題轉(zhuǎn)換成基于散射中心模型的參數(shù)提取問(wèn)題。隨著現(xiàn)代雷達(dá)向多頻段多極化發(fā)展，極化雷達(dá)利用兩個(gè)垂直極化的天線發(fā)射和接收不同極化方式的回波，從而獲取更全面的目標(biāo)信息。極化特征的提取是指通過(guò)極化分解的方法將目標(biāo)的散射矩陣在基本散射機(jī)理上進(jìn)行分解獲取其對(duì)應(yīng)散射類型。極化特征與目標(biāo)的結(jié)構(gòu)、材料等有密切聯(lián)系，可

3、用于參數(shù)反演、分類等。
　　本文旨在利用信號(hào)處理的方法提取雷達(dá)人造目標(biāo)的電磁特征，提高雷達(dá)圖像的可理解性，提高目標(biāo)與噪聲的可分離性。研究?jī)?nèi)容主要針對(duì)如下三個(gè)內(nèi)容:人造目標(biāo)的特征提取，基于電磁特征的目標(biāo)檢測(cè)、分類和超分辨的應(yīng)用，以及基于電磁特征的天波超視距雷達(dá)瞬態(tài)干擾抑制的擴(kuò)展應(yīng)用三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。論文圍繞國(guó)家“973”課題“基于電磁散射XXX雷達(dá)圖像解譯方法研究”、國(guó)家自然科學(xué)青年基金“基于參數(shù)化電磁散射模型的SAR目標(biāo)成像技術(shù)”和“空

4、間目標(biāo)極化成像與特征提取研究”、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)等項(xiàng)目的研究任務(wù)，對(duì)高分辨（逆）合成孔徑雷達(dá)的特征提取和應(yīng)用以及天波超視距雷達(dá)瞬態(tài)干擾抑制進(jìn)行了研究。
　　全文內(nèi)容的實(shí)質(zhì)是研究雷達(dá)圖像中人造目標(biāo)的電磁特征提取、電磁特征的應(yīng)用以及擴(kuò)展應(yīng)用，概括為以下三個(gè)方面:
　　首先，研究基于電磁散射機(jī)理的目標(biāo)特征提取。建立了基于電磁散射機(jī)理的散射中心模型，分析了典型散射中心模型的關(guān)系和散射中心參數(shù)的影響。針對(duì)散射中心參數(shù)維度高、運(yùn)算

5、困難的問(wèn)題，提出一種針對(duì)獨(dú)立散射中心的參數(shù)解耦合的估計(jì)方法;在高斯白噪聲背景下，通過(guò)樣本選擇估計(jì)逼近理想情況。針對(duì)多散射中心的雷達(dá)圖像，提出一種基于RELAX迭代估計(jì)散射中心參數(shù)的方法，避免了傳統(tǒng)算法運(yùn)算量大和散射中心定階困難的問(wèn)題，并推導(dǎo)了散射中心參數(shù)搜索的最小間隔。為了降低采用RELAX迭代估計(jì)過(guò)程中相互迭代引起的運(yùn)算量，提出利用正交匹配追蹤的方法通過(guò)更新字典來(lái)更新估計(jì)參數(shù)，有效降低了運(yùn)算量。針對(duì)連續(xù)部件在不同極化圖像上表現(xiàn)各異的問(wèn)

6、題，利用同一散射中心的屬性參數(shù)在各極化通道下一致的特點(diǎn)，提出一種聯(lián)合多極化通道的參數(shù)提取方法。
　　其次，研究基于電磁特征的應(yīng)用。提出了基于提取電磁特征的目標(biāo)檢測(cè)算法，利用提取的散射中心特征對(duì)人造目標(biāo)進(jìn)行散射中心級(jí)的目標(biāo)檢測(cè)，解決了傳統(tǒng)的像素級(jí)目標(biāo)檢測(cè)算法忽略屬于同一部件的各像素間的相關(guān)性而導(dǎo)致的對(duì)噪聲敏感和檢測(cè)部件不連續(xù)的問(wèn)題。利用聯(lián)合極化提取的特征參數(shù)構(gòu)造散射中心的散射矩陣，通過(guò)對(duì)散射中心的散射矩陣進(jìn)行極化分析，提出了一種基于

7、電磁參數(shù)化模型的極化分解方法;該方法以散射中心的散射矩陣為單位進(jìn)行極化分解，有效解決了傳統(tǒng)基于像素散射矩陣分解方法所面臨的部件結(jié)構(gòu)不連續(xù)、對(duì)噪聲敏感等問(wèn)題。
　　最后，研究基于電磁散射機(jī)理的擴(kuò)展應(yīng)用。通過(guò)提取的少量電磁特征參數(shù)可重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)模型使數(shù)據(jù)量得到有效壓縮;在此基礎(chǔ)上通過(guò)對(duì)重構(gòu)目標(biāo)信號(hào)模型進(jìn)行頻率和角度帶寬的外推，提出了一種基于電磁參數(shù)化模型的超分辨成像算法，保證了部件的連續(xù)性和抗噪性。針對(duì)天波超視距雷達(dá)的瞬態(tài)干擾信號(hào)在多