弹道目标宽带极化特征提取分析

针对弹道目标的极化高分辨一维距离像,研究宽带极化特征提取算法,分析所提取特征表征的目标散射特性及其在目标分类识别中的应用。通过弹道目标全极化高分辨一维距离像,构建极化散射矩阵,估计弹道目标的极化相干矩阵,再对其进行Cloude分解,提取H/α/A/P特征,依此对目标各散射中心的散射机理进行判定,同时分析各特征对于弹道目标可分性的强弱,利用SVM算法进行分类识别,同时考虑了信噪比对识别结果的影响,用仿真实验验证了算法的有效性。     

弹道目标极化相关性分析

弹道目标的极化特性在弹道目标识别中呈现出极大的应用潜力。针对弹道目标的极化特性,着重分析弹道目标的极化相关性。基于一种弹道目标动态全极化回波仿真方法得到典型战情下的雷达回波,然后重点分析四类弹头目标的极化相关特性,得到了一组对雷达工程实践有意义的结论,对于弹道目标识别中分时极化测量雷达的数据率设置具有一定的工程参考价值。     

基于极化不变量特征的雷达目标识别技术

极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱饵模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究,提出了一种新的组合极化不变量特征(功率矩阵迹与行列式的比值)用于雷达目标识别,并给出了其对应实际的物理意义。文中以SVM为分类器,提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分类识别,结果表明,该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。     

一种弹道目标识别数据库构建方法

雷达目标识别数据库用于目标特性分析、识别算法验证,是实现智能目标识别系统的关键所在。本文从弹道目标识别数据特性出发,以典型弹道目标识别任务为牵引,从数据来源、特征信号、目标特征、分类判决进行逐级分析与设计,获得一种弹道目标识别数据库设计方法,支持实时特性数据读写操作、动态模型训练、批量数据查询等基础操作,并适用于群目标分辨、真假弹头识别等不同层面的识别任务,该数据库设计方法已在工程实践中应用,性能稳健,推广性强。     

中段弹道目标分离过程动态散射特性分析

中段弹道目标会发生释放弹头、抛洒诱饵等多种形式的目标分离事件。在目标分离的前期,多目标之间距离较近,存在电磁耦合现象,诱发目标雷达散射截面积、极化等维度的电磁特征变化。准确地捕获这些变化就能辅助雷达进行资源调度,提高预警雷达对弹道目标的跟踪和识别能力。该文对中段弹道目标3种分离方式的动态散射特性进行了深入分析,在此基础上提出了可以判断目标分离事件发生的特征量,促进弹道目标行为辨识的发展。      

干扰背景下瞬时极化测量雷达的目标识别预处理技术

该文以瞬时极化测量雷达的攻防对抗为背景,分析了单极化有源干扰机形成的假目标的极化散射特性。分析结果表明,在同样的干扰样式下,干扰机在分时极化测量雷达和瞬时极化测量雷达下生成的假目标具有不同的散射特性。在单极化有源假目标极化散射特性分析基础上,针对对抗条件下极化雷达无法准确测量目标散射矩阵的情况,提出了一种基于不完整极化测量的目标识别预处理方法。该方法能够有效获取目标三个极化散射矩阵序列,它们可以用作目标识别的稳健特征量。     

弹道目标极化特征可分性研究

目前,极化特征在弹道目标识别中已呈现出极大的应用潜力。研究了弹道目标极化特征的可分性和优选问题,首先定义了物理意义明晰的特征可分性准则,并根据典型战情下弹道目标的全极化宽窄带雷达回波,分别对其窄带极化特征和宽带极化特征的可分性进行了分析;在此基础上,优选了一组可分性高、性能稳健的极化特征量。仿真结果表明:宽带极化特征的可分性优于窄带极化特征;目标进动角越大、进动周期越短,极化特征的可分性越差。这些结论为导弹攻防对抗条件下,弹头目标极化特征的利用提供了有价值的参考。     

运动目标的时分极化测量研究

运动目标极化特性的测量是极化雷达探测与目标识别等领域非常关心的基础性问题。该文针对时分极化测量雷达,建立了动目标的瞬时极化测量模型。在深入分析目标极化回波的基础上,针对互易性目标,提出了一种基于交叉极化分量相位对齐的散射矩阵校准方法。研究结果表明在一定信噪比条件下,该测量和校准方法可以有效地消除因目标运动而导致的散射矩阵两列元素去相关。     

基于四元数矩阵奇异值的目标特征提取与识别

在弹道中段,目标的微动差异是识别弹头和诱饵的有效特征.但目标微动特征参数的提取往往受到目标平动补偿精度、雷达装备工作状态和环境等因素的限制,进而导致目标识别率降低.首先建立了基于四元数的弹头与诱饵微动模型,将目标的微多普勒时频像视为彩色图像,并将彩色图像用四元数矩阵模型描述.根据奇异值向量的稳定性和旋转不变性,提出了基于四元数矩阵奇异值分解和支持向量机的弹道目标微多普勒特征提取与分类识别方法.仿真结果表明:四元数矩阵奇异值构成的特征向量比基于Hu矩的特征向量更加有效;提高信噪比,有助于提高分类器的目标识别率;目标径向速度估计误差的增大,会降低分类器的目标识别率;增大雷达的脉冲重复频率可以明显提高目标的正确识别率.     

目标与诱饵红外特性及其识别技术研究

主要研究了弹头目标和诱饵的红外特性及其识别问题.首先给出了弹头目标和诱饵识别技术的基本处理流程;然后,在分析空间物体的红外辐射特性的基础上,建立了空间物体的红外成像模型,在分析目标和诱饵的特征及特征差异的基础上,提出了可以用作弹头和诱饵识别的几个主要特征:红外辐射特征(包括温度、材料和灰度变化率)、运动特征和形状特征等;最后在基于各个特征的初判决的基础上,采用D-s证据理论进行决策层的融合得到综合判决,取得了较好的识别结果.     

运动估计误差对同时极化测量影响和分析

同时全极化雷达是面向空中运动目标动态散射矩阵测量的一种全极化雷达，针对同时全极化雷达系统特点，对同时全极化雷达系统中匹配滤波器引入的误差进行了分析，并仿照分时全极化雷达系统模型的发射和接收失真矩阵模型，给出了匹配滤波器引入的失真矩阵及各矩阵元素的物理意义。分析了目标运动估计对目标动态散射矩阵测量的影响机理，提出了运动估计误差矩阵，利用该矩阵对同时全极化雷达测量影响进行了定量仿真分析，从而为同时全极化雷达系统运动估计方法的性能要求提供理论依据。     

通道不平衡和天线串扰对瞬态极化测量的影响

雷达目标的极化散射矩阵包含了目标的结构、材料和形状等特征信息,在目标识别、分类以及抗干扰等领域 可发挥重要作用。准确获取目标的极化回波信息是进一步利用极化特征进行目标识别分类的前提。本文依据瞬时极化 测量体制,针对实际的双通道瞬时极化雷达系统,推导了包含通道不平衡和天线串扰等系统误差的数学模型。通过仿 真分析,获得了通道不平衡和天线串扰对提取目标极化散射矩阵的影响,为瞬时极化雷达系统设计和系统校准工作提 供依据。     

目标动态极化结构特征提取与识别

本文以宽带极化雷达体制为背景，建立了目标极化结构宽带模型，采用伪本征极化描述宽带下目标极化的结构的动态特性，提出了基于模糊动态特征建模与分类的极化目标识别新方法，对五种飞机目标达到了良好的识别效果。     

利用极化方位角特征的高分辨极化SAR目标增强研究

针对高分辨极化SAR目标增强问题,提出一种利用极化方位角特征的增强方法.首先,利用圆极化法提取极化SAR图像像素点的极化方位角特征;其次,通过"方位角归零化"获得像素点在零度极化方位角下的散射矩阵值.对比归零化前、后目标及杂波区域内部像素点极化特性聚集程度的差异,阐述了利用极化方位角特征进行目标增强的原理;再次,统计获得目标及杂波区域的平均极化特性,采用非线性最优化方法实现了目标增强;最后,基于ADTS全极化SAR实测数据验证了本文方法具有优良的目标增强性能.     

基于极化特征的雷达目标识别技术

极化特性是雷达目标散射回波的重要特性之一,极化特征能够解析目标的粗细、大小、对称性等信息。随着雷达极化测量技术的逐步成熟,基于极化特征的雷达目标识别日益引起国内外学术界的高度重视。以电磁散射计算仿真的飞机模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些飞机目标的极化特性进行了试验分析研究,以SVM为分类器,通过功率矩阵的迹和去极化系数可以实现对三个目标的区分。结果表明,该方法可以有效地将三个目标进行分类识别。     

瞬态极化雷达中极化测量与校准的数学原理及实验验证

瞬态极化雷达是一种具有两路正交极化通道独立收发能力的新体制雷达,可实现目标极化散射矩阵的瞬时测量。在对传统的瞬态极化雷达目标极化散射矩阵测量原理进行分析的基础上,详细介绍了基于模糊函数矩阵的极化测量新方法,给出了相应的信号处理流程;并提出了基于单个金属球定标体的极化散射矩阵测量结果校准方法;最后介绍了基于瞬态极化雷达试验系统开展的仿真实验、外场测量实验及实验结果。     

基于和差波束极化特性的目标极化散射矩阵测量方法研究

该文建立了一种基于常规单脉冲体制的目标全极化散射矩阵测量算法。首先证明了该型雷达天线具有复杂的极化结构,并且对回波信号的极化特性有一定的敏感性。利用单脉冲雷达和差通道的极化特性在获取目标角度信息的同时利用一个脉冲重复周期即可完成目标极化散射矩阵的测量,降低了全极化单脉冲雷达研发的系统复杂度和设计成本,通过电磁计算和仿真分析验证了上述研究的正确性。这对于开发现有雷达装备的极化测量处理能力、提升其抗干扰和目标识别能力具有一定的启发和指导意义。     

基于动态RCS的典型飞机目标识别

工程上常用静态雷达散射截面（RCS）统计特性进行目标识别,但其可分测度小,正确识别率较低。文中在精确获取目标动态RCS序列的基础上,提出了一种基于离散小波能量的特征提取方法,对典型飞机目标进行分类识别。首先,根据空气动力学和运动学方程设定五种典型飞机目标的飞行航迹并解算其实时飞行坐标,从而获取时变的雷达视线姿态角;其次,应用多层快速多极子电磁计算方法仿真各型目标的动态RCS数据;然后,再基于动态RCS序列,计算其位置、分布等统计特征,并进行小波分解和重构,提取各型目标的统计特征和小波能量特征;最后,采用基于距离的类间距离判据,比较两种特征量的分类识别效果。仿真计算结果表明：相对传统的统计特征,离散小波能量特征能完整地体现目标的特征,且可分性测度更大,识别效果更为理想。     

弹道导弹目标微多普勒特征提取

真假目标识别是弹道导弹防御系统的主要技术瓶颈之一,它在一定程度上决定了反导系统的成败.基于弹头和诱饵微动特性的差异,提取相应的微多普勒特征可用来识别真假目标.文中在介绍弹头和诱饵运动特性的基础上,引入了微多普勒概念,建立了弹头和诱饵的微动模型,并对其微多普勒进行了理论推导.通过仿真从雷达回波中提取出弹头和诱饵微多普勒的频谱特征和时频谱特征,从而为真假目标的识别提供了新的依据.     

利用低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别

雷达目标识别是弹道防御阶段的关键环节,为节约雷达时间资源和降低对计算机处理能力的要求,需研究低数据率雷达回波信号的弹道中段目标识别方法,本文以低数据率目标高分辨一维距离像序列（High Resolution Range Profile,HRRP）为研究对象,提出了基于图像投影法的进动频率特征提取算法和基于特征级融合的弹道中段目标识别方法,解决了由于HRRP回波序列数据率过低而导致的时频曲线周期模糊和单一特征造成目标识别准确率浮动大的问题。本文通过仿真弹道导弹中段飞行场景中弹头、重诱饵、轻诱饵、碎片目标的特性数据,同时考虑目标尺寸、形状和微运动模型等差异,结合仿真数据对本文所提算法进行验证。实验结果表明在低数据率（10~100 Hz）下,HRRP序列利用本文算法提取的进动频率特征结果误差值小于0.05 Hz,具有较高准确性和稳定性,通过特征融合方法联合进动频率和目标结构特征将弹道中段目标的识别准确率提升到了96%以上且趋于稳定。