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《大连理工大学》 2010年
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低分辨雷达目标识别研究

赵晓平  
【摘要】: 雷达目标识别一直都是雷达探测领域内的研究热点。对于低分辨雷达而言,由于它不具备径向和横向上的高分辨能力,雷达回波本身并不能携带有关目标形状、结构等细节信息用于目标的精确识别。但是,通过国内外大量的实验证明,在低分辨条件下实现对雷达目标的粗分类是可行的。因此,本文的主要目的是针对低分辨雷达的实测数据,实现对雷达目标粗分类。 针对低分辨雷达目标识别问题,本文首先从雷达回波的形成原理出发,解释了低分辨雷达回波信号携带目标信息有限的原因,同时证明了基于低分辨雷达目标粗分类的可行性。通过对大量实测回波的分析,本文主要研究了基于一维雷达回波的特征提取方法,也给出了一些基于二维轮廓像的特征提取方法,并利用本文的特征提取算法对实测数据进行特征提取,得到了较好的分类效果。 在对一维回波进行特征提取之前,首先针对回波采集过程中经常出现的一些异常回波进行预处理,然后主要从回波形状特征、编码特征和小波分解特征三个方面进行特征提取。第一,从展宽、肩宽、面积等回波形状特征对三类目标回波进行分析。第二,提出了两种回波编码方式,一种是K阶差分编码,并对编码得到的二进制序列提取熵特征和LZ复杂度特征;另外一种编码方式是针对回波的特点提出的回波形状编码,对编码序列提取熵特征和周长特征。第三,考虑到雷达回波是典型的非平稳信号,利用小波分解实现对回波信号的特征提取。通过小波分解对不同频带信号提取能量,将得到的各个频带能量归一化作为特征向量;提出了p范数波形熵概念,对不同分解尺度下的小波系数提取波形熵作为特征向量。在对二维轮廓像提取特征之前,根据实际采集到的二维轮廓像的特点,提出了自动预处理算法,然后从简单形状描绘子、灰度图的信息和不变矩三个方面进行特征提取。 最后,本文针对雷达目标特性的复杂性和多样性,选择采用BP神经网络作为分类器。分别基于一维回波特征和二维轮廓像特征对实测雷达数据进行目标的粗分类。采用不同的特征组合得到不同的识别结果,并根据识别结果分析各种特征的优势和缺陷,对雷达目标识别系统的设计具有一定的指导意义。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN957.51

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