高分辨一维距离成像识别技术研究

论文摘要

雷达目标识别技术是现代雷达系统发展的重要方向之一,在军事和民用领域都有需求。采用不同的雷达作为观测手段,收集到目标的散射信息量会不同。使用高分辨雷达所获得目标的一维距离像包含了更多可用于目标识别的信息,并且,相对二维像（SAR、ISAR等）而言,一维距离像的获取技术易于实现,有望实用化。本文针对高分辨一维距离像,对多种雷达目标识别方法进行了研究和讨论。其主要内容如下:（1）本章讨论了雷达目标高分辨一维距离像成像模型及其特点,并计算了三种仿真目标的一维距离像。（2）对高分辨雷达一维复距离像中相位信息在分类识别中的有效性进行理论分析,进行了仿真实验,实验结果表明了对复距离像中的相位信息使用恰当的特征提取和BP神经网络相结合的方法,不仅可以利用相位信息中丰富的目标信息,并且降低相位信息姿态角敏感性,从而获得更好的识别效果。（3）针对动态方位弯折方法在一维距离像进行方位上的动态匹配时需要起始点对齐限制的缺点,提出了一种基于边界松驰的动态方位弯折方法,取消了端点对齐的约束,改善了识别性能。（4）研究了小波变换降噪和BP神经网络结合的识别方法。经过小波变换,高分辨一维距离像中相应散射点位置的能量被集中到少数小波维中,而噪声被分布到大量系数上,并且强度快速衰减,所以阀值化小波可以实现噪声抑制。实验结果表明:相对而言,Coif族小波具有最佳的降噪效果,同时结合BP神经网络强大的特征提取和分类特点,Coif-BP网络在雷达目标一维距离像识别中能达到较理想的识别效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 雷达成像识别技术研究概述
• 1.2.1 基于二维成像的雷达目标识别
• 1.2.2 基于一维距离像的雷达目标识
• 1.3 论文的主要内容和章节组织
• 第二章 高分辨距离成像及仿真目标模型
• 2.1 引言
• 2.2 目标散射中心模型
• 2.3 距离像的特点
• 2.4 仿真目标模型
• 2.5 实测试验数据
• 2.5.1 描述
• 2.5.2 预处理
• 第三章 利用一维复距离像中相位信息的目标识别
• 3.1 高分辨雷达一维复距离像分析
• 3.1.1 模型
• 3.1.2 高分辨雷达一维复距离像分析
• 3.1.3 分析结论
• 3.2 实验结果及分析
• 3.2.1 一维复距离像的幅相矢量
• 3.2.2 方法描述
• 3.2.3 仿真数据描述
• 3.2.4 实验结果及分析
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于边界松弛动态方位弯折的雷达目标识别
• 4.1 动态方位弯折
• 4.1.1 动态方位弯折（DAW）的概念
• 4.1.2 常规方位弯折的动态规划方法
• 4.1.3 边界松弛动态方位弯折方法
• 4.2 基于DAWBR 方法的仿真实验
• 4.2.1 建立模板库
• 4.2.2 仿真数据实验
• 4.2.3 实测数据实验
• 4.3 本章小节
• 第五章 基于小波降噪和神经网络的雷达目标识别
• 5.1 小波降噪预处理
• 5.1.1 小波阀值降噪的基本思想及设计
• 5.1.2 特征提取
• 5.1.3 小波降噪仿真和分析
• 5.2 基于BP 神经网络目标识别
• 5.2.1 BP 神经网络结构
• 5.2.2 SDBP 学习算法
• 5.2.3 BP 算法的改进
• 5.2.4 神经网络的设计分析
• 5.3 仿真实验
• 5.3.1 实测数据实验
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文工作的总结
• 6.2 进一步的工作
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果