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雷达目标特征建模和检测、识别

杨正龙  
【摘要】: 雷达目标散射中心分布的研究是雷达目标特性建模与识别工作的一个重要部分。要进行这方面的研究,首先需要获得雷达目标复的RCS响应,利用此RCS响应,我们可以获得雷达目标强散射中心的分布,通过对此分布的研究,我们可以进一步进行目标识别等方面的研究。本文在雷达目标RCS数据的获取,目标特性的建模,以及目标识别、目标检测等方面进行了研究。主要工作如下: 1.为了可以准确地预估雷达目标的RCS,我们对于航天部207所的图形电磁计算软件(GRECO)进行了进一步的开发与包装,用Borland公司的C++ Builder开发了更加易于使用的基于Windows操作系统的新版GRECO,并且在考察了原有的GRECO计算内核之后,结合计算机图形学方面的理论,对GRECO的内核代码进行了改进,整体上使得边缘绕射场的计算结果更加准确。 2.在目标散射中心建模方面,我们将浮点型遗传算法(FGA)应用于实际人工目标的GTD模型参数的抽取,利用所抽取的模型参数完成了雷达散射截面RCS的频率扩展以及数据压缩,并利用扩展的数据提高了距离分辨率。研究了模型参数精度与扩展能力的关系以及最佳的频率扩展方案。同时,也研究了利用阈值离散傅立叶变换(TDFT)对雷达目标RCS的角度域数据进行压缩。 3.探讨了复像分析在目标识别中的应用,提出了利用一维TSA算法来分辨单目标与多目标,并利用复像分析研究了简单的球体目标与具有复杂散射体在散射机理上的不同之处。 4.将复像分析应用于雷达目标的弱信号检测,将常规的基于恒虚警检测方法无法检测到的目标利用复像分析方法检测出来,在一定程度上提高了雷达的检测能力。 5.利用时频分析方法对带腔体目标进行分析,提出了在强噪声环境下检测具有复杂散射机理的目标的一种方法。 6.对复像分析中的一维TSA算法利用二维的相位解回绕技术进行了二维扩展,使得有可能直接在雷达的二维像上直接应用复像分析,而不必进行重复的一维剖示(Image Cuts)。


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