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基于高分辨距离像的雷达自动目标识别研究

廖阔  
【摘要】:由宽带雷达获取的高分辨距离像(HRRP)反映了目标散射中心沿雷达视线的分布情况,包含了更多有关目标的结构和形状信息,相比雷达二维像和三维像而言易于获取,并且可实现实时识别。因此,基于HRRP的目标识别方法是当前识别飞机等高速运动目标的有效手段。 本论文围绕国家十一五总装预研项目,针对空中飞机目标,对高分辨距离像雷达目标识别系统中的特征提取和选择、分类器设计及非库属目标拒识等相关问题展开研究。论文主要工作如下: 1.为了充分利用HRRP中包含的目标结构和形状信息,提出了自适应差分算法,有效地提取了目标在雷达视线上的投影长度特征,实现了对目标的预分类。 2.针对经典子空间方法中多目标分类边界模糊的问题,研究了加权的一对一分类(WOAO)策略,通过为每个分类器设置分类效果权值,解决了常规一对一(OAO)分类方法中多个目标因得票相同而出现的分类模糊问题。 3.从信息融合的角度出发,提出融合长度特征和子空间特征的多级组合分类器识别方案,利用长度特征进行预分类,缩小WOAO分类算法的搜索范围,提高识别率。 4.在利用经典Relief算法对距离像进行特征选择时,若目标在某维特征上分布不均匀,则会出现对该维特征的分类有效性评估不准确的问题,为此提出了改进的MRe特征选择算法,通过加大每对成功分类的样本对在权值累积时所占的比重,解决了目标分布不均匀对特征权值的影响,使得选择出的特征更有利于目标分类。 5.针对目标识别系统中非库属目标的拒识问题,研究了一种改进的广义置信度函数,通过为每类目标设置拒识门限,实现对非库属目标的可靠判别。 6.以仿生模式识别理论为基础,提出一种链条覆盖模型拒识算法。该算法为目标样本在特征空间的分布构建紧凑的封闭几何边界,以此边界来代表目标样本分布形状,通过判断测试样本是否位于目标覆盖边界内来实现对样本的拒识。 上述所有算法的性能均在仿真及实测飞机目标数据上得到了验证。


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