【摘 要】
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逆合成孔径雷达（ISAR）目标成像识别通过在ISAR像中提取目标特征,并对目标进行分类识别,由于应用数字图像合成（DIS）技术的欺骗干扰使得识别真假目标变得十分困难。为了提高识别假
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,国家微波毫米波重点实验室
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逆合成孔径雷达（ISAR）目标成像识别通过在ISAR像中提取目标特征,并对目标进行分类识别,由于应用数字图像合成（DIS）技术的欺骗干扰使得识别真假目标变得十分困难。为了提高识别假目标的能力,提出一种采用纹理特征的假目标识别方法。首先,通过并行物理光学（PO）和等效边缘电磁流（EEC）对目标的宽带电磁散射特性进行快速计算。其次,以步进频率波形（SFW）为雷达发射波形并结合目标的电磁散射特性在信号级进行ISAR成像仿真。最后,将ISAR像进行Gabor多尺度分析,提取Gabor幅值图像的局部二值特征直方图,
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针对基本蝙蝠算法由种群的趋同效应导致的后期收敛速度慢、收敛精度低、解算性能差的问题,运用动态矩阵的相关理论,定义了蝙蝠个体新的更新模型,并得到了上述模式下使算法快速收敛的参数选取区域和不同参数选取下算法的具体收敛性态。为进一步解决算法易陷入局部极小点的不足,对模型进行优化设计,引入随机惯性权重学习策略,通过仿真,验证了算法的解算性能得到有效提升。
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