【摘 要】
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高分辨率距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)是宽带雷达接收到的目标后向散射回波在距离单元内叠加而成,提供了目标散射强度沿雷达视线的分布情况,具有易于获取和处理简单等优点,因此成为雷达自动目标识别领域的研究热点。首先介绍了 HRRP相关背景知识,包括HRRP成像特点,基于HRRP的目标识别过程中常用的预处理方法、特征提取方法与分类方法等。在此基础上,针对姿态
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高分辨率距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)是宽带雷达接收到的目标后向散射回波在距离单元内叠加而成,提供了目标散射强度沿雷达视线的分布情况,具有易于获取和处理简单等优点,因此成为雷达自动目标识别领域的研究热点。首先介绍了 HRRP相关背景知识,包括HRRP成像特点,基于HRRP的目标识别过程中常用的预处理方法、特征提取方法与分类方法等。在此基础上,针对姿态敏感问题,研究了基于奇异点提取目标散射中心位置特征的方法。利用奇异点在距离像中表征散射中心的性质,提取距离像的奇异点构建目标散射中心位置特征。在仿真实验中,比较了散射中心位置特征以及奇异点与其他提取散射中心算法的识别性能。仿真实验结果表明,第一,相对于散射中心强度特征,散射中心位置是一种姿态更加稳健的特征;第二,与其他提取散射中心的算法相比,奇异点能更准确地提取距离像的强散射中心。针对距离像缺失和平移敏感问题,将核磁共振图像处理领域的奇异函数分析模型重构思想引入距离像识别。利用奇异谱函数分析模型能够从部分谱数据重建完整信号的性质,对原始距离像及其FFT幅度特征进行重构,补全距离像未获取的频谱数据。仿真实验中,选择反向传播(Back Propagation,BP)神经网络及其改进算法作为分类器,分析了目标距离像与FFT的重构特征的识别性能。仿真实验结果表明,对距离像特征进行重构可以补全未获取的频谱数据,有助于改善目标识别性能。
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