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雷达目标距离像的识别方法研究

戴春杨  
【摘要】: 由于高分辨雷达一维距离像(High-Resolution Range Profile,HRRP)能够提供更加精细的目标结构和形状信息,因此,对基于一维距离像的雷达目标识别研究具有较大的理论意义和现实意义。本论文对基于一维距离像的雷达目标识别技术进行了研究,主要的内容和创新点如下: 1.关于对一维距离像进行数据处理的研究。 由于一维距离像对于目标的姿态极为敏感,这对识别会造成不利的影响,因此在对一维距离像进行识别之前,研究与其相关的数据处理技术是很必要的。在对基于散射点模型的一维距离像的性质进行深入研究后,从信噪比的角度分析了幂变换对于改善一维距离像识别性能的机理;研究了几种常见的一维距离像对齐技术;将自相关函数做为一种新的平移不变特征应用到一维距离像的目标识别中。研究几种常见的数据降维技术,给出了一种基于核规范相关分析的一维距离像降维技术。 2.关于一维距离像分类器的研究。 在得到HRRP特征后,如何最大限度地区分不同目标、提高识别率则是分类器设计所要解决的问题。本文对目前应用最为广泛的k-近邻分类器进行了深入研究,并根据一维距离像的统计性质,给出一种基于马氏距离的k-近邻分类器。 在相关章节以及第六章的实验部分,对实测数据进行了实验,并对实验结果进行了分析。实验验证了如下结论: 1)幂变换能够改善一维距离像的识别效果; 2)在对一维距离像的特征进行降维时,核规范相关分析比传统的规范相关分析的效果更好(反应在最终的识别率上); 3)做为分类算法,基于马氏距离的k近邻分类器比传统的欧氏距离k近邻分类器具有更高的识别正确率。 在文章的最后,总结了全文的工作,并对一维距离像的目标识别的前景进行了展望。


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