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空间雷达目标特征提取与识别方法研究

马君国  
【摘要】: 论文结合国防科技研究项目与毫米波雷达探测识别空间目标的应用背景,对空间目标识别方法进行了较深入的研究。 绪论部分首先阐述了空间目标识别的研究背景与意义,然后对空间目标识别技术的研究现状和空间目标识别的技术途径进行了详细的综述,最后介绍了论文的主要工作。 第二章对空间雷达目标特性进行了详细分析。首先概述了空间目标的轨道特性与动力学特性,然后详细分析了空间雷达目标的电磁散射特性和RCS特性,最后阐述了复杂目标的RCS预估方法和空间目标的一维距离像特性。 第三章研究了基于RCS观测序列的低分辨雷达空间目标识别。提出了基于RCS观测序列的低分辨雷达空间目标识别算法,首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,通过小波变换将信号的局部特性在时间-尺度平面上清晰地表现出来;然后在时间-尺度平面上提取十个有效统计特征;最后基于模糊分类来识别空间目标。应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果。 第四章研究了基于一维距离像的高分辨雷达空间目标识别。提出了基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法,首先从空间目标距离像的双谱中提取出局部围线积分双谱特征,该特征具有平移不变性,保持了信号的尺度信息和部分相位信息,避免了遗漏重要的双谱和使用有害的双谱,而且对高斯噪声具有较强的抑制作用;然后应用BP神经网络进行分类识别,为了避免网络权值陷入局部极值点,采用遗传算法来获取网络权值的初值。提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法,首先把空间目标距离像的双谱平面分割成若干子块,提取出子块积分双谱特征,该特征具有平移不变性,对高斯噪声具有较强的抑制作用,而且降低了双谱的信息冗余;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别。仿真实验表明,即使在较低的信噪比下,以上两个算法依然取得了比较好的识别效果。 提出了基于距离像序列的空间目标识别算法,首先应用小波变换对距离像序列进行消噪;然后应用RELAX算法提取出目标强散射中心的位置和幅度,进而可以提取出目标径向长度序列;最后根据径向长度序列的均值和标准差对三轴稳定卫星、自旋稳定卫星和碎片进行分类识别。仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。 第五章研究了基于高分辨单脉冲雷达的空间目标识别。提出了基于三维像体积特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨单脉冲雷达对目标进行三维成像;然后提取三维像体积特征;最后根据三维像体积特征就可以对卫星和碎片进行分类识别。提出了基于轮廓面积特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维成像;然后提取方位-俯仰二维像的轮廓面积特征;最后根据轮廓面积特征就可以对卫星和碎片进行分类识别。仿真实验表明,以上两个算法都取得了比较好的识别效果。 结束语对论文的研究内容进行了总结,分析了研究中的不足之处,阐述了下一步需要研究的工作。


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