基于高分辨距離像的雷達自動目標識別方法研究.pdf

1、雷達目標的高分辨距離像(HRRP)可以反映目標散射點沿距離方向的分布情況，提供了目標重要的結構信息，被廣泛用作雷達目標的分類與識別，成為雷達自動目標識別研究領域的一個熱點。同時，隨著軍事需求的日益迫切，需要研究人員加快對目標識別的理論研究向工程實現(xiàn)邁進。因此，本論文主要圍繞著國防預研及國家自然科學基金的相關項目，針對雷達高分辨距離像目標識別，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)方法的分類器設計以及對HRRP的

2、特征提取與分層目標識別等三個方面進行了的研究。
　　 本論文的主要內容可概括為如下六個部分：
　　 ·第一部分，簡要給出了雷達自動目標識別的基本概念，并列舉了國內外基于HRRP自動目標識別的研究進展，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，關鍵技術是如何抑制雜波。與以檢測為目的的雜波抑制相比，寬帶目標識別雷達的雜波抑制需要在抑制雜波的同時，盡可能地保持目標

3、信號的結構信息不變，這樣才能進行下一步的目標識別任務。為達到這一目的，我們先后提出了三種不同的寬帶目標識別雷達的雜波抑制方法。(1)設計濾波器直接在多普勒域將雜波濾除。該算法主要是利用雜波的起伏速度通常不是很大，在脈間的相關性比較強，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，進行相干積累，提高目標的信噪比。(2)在寬帶雷達下，目標速度較大時，容易出現(xiàn)越距離單元走動(MTRC)的現(xiàn)象，方法1其實是沒有考慮這一點的，因此我們進而

4、提出先利用keystone變換校正目標MTRC，然后再對其采用方法1來抑制雜波，另外針對目標出現(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信號部分提取出來的方法來降低雜波的影響。(3)針對目標出現(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變換將目標信號部分的線段提取出來，同時如果可以大致估計出目標的速度，還可以采用更加簡單的方法來處理，即將目標做運動補

5、償后，在頻率一多普勒域提取對應的目標信號部分。
　　 ·第三部分，研究了在噪聲背景下的HRRP穩(wěn)健識別問題。當目標與雷達距離較遠時，其信噪比將會降低，因此識別算法對噪聲的穩(wěn)健性是HRRP目標識別在實際應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練出來的模板。
　　 ·第四部分，研究了將變分貝

6、葉斯(VB)算法結合目前常用的一些統(tǒng)計模型來解決雷達HRRP目標識別問題。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，即假設各參數(shù)以及隱變量是相互獨立的，這樣積分表達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式的真實值。基于VB方法，我們將Gaussian Mixtu

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