基于参数化统计模型的雷达HRRP目标识别方法综述

现代战争日趋信息化和智能化,雷达自动目标识别技术(RATR)在国家安全防卫和战略预警等军事应用方面发挥着更加重要的作用。高分辨距离像(HRRP)反映了目标散射点沿雷达视线方向的分布情况,包含了目标丰富的结构信息,对目标识别十分有价值,已成为RATR领域的研究热点。参数化统计建模旨在构建参数化数学模型表征观测数据的分布特性,是估计数据概率分布和挖掘数据隐含信息的重要手段。基于参数化统计模型的雷达HRRP目标识别就是在对HRRP参数化统计建模的基础上,直接利用估计的概率分布进行统计识别或将获取的隐含信息输入分类器进行识别。由于模型具有可融入一定的先验知识、扩展灵活、提供待求参数的不确定性评价以及能结合贝叶斯理论实现自动定阶等优势,基于参数化统计模型的HRRP识别方法整体识别性能优于其他方法,是目前HRRP识别的重点研究方向。该文从浅层和深层参数化统计建模两方面,对近15年的雷达HRRP目标识别方法进行了归纳总结,并分析了各类方法的特点和存在的问题,最后对基于HRRP参数化统计建模的雷达目标识别发展方向进行了展望。