采用高分辨率雷达的自动目标识别系统

本文提出了一种利用雷达传感器观测值对飞机目标联合跟踪和识别的系统。文中假设用于估计目标方向和识别目标的数据源高于分辨率雷达的距离剖面图序列。在包括目标数目以及它们的位置、方向和目标类型和完整的参数空间上运用后验分布完成推理判断。算法严格地依赖于适当地传感器和目标模型，从距离剖面图的似然值可得出目标方向，由目标动态确定目标方向的先验值。给出了高分辨率雷达数据的确定性模型和随机模型，对确定性模型研究了     

基于统计特征的稳健的飞机识别

给出了一种用于稳健的高距离分辨率（HRR）雷达飞机识别（ID）的基于统计特征（StaF)的分类器，HRR波形峰特征在飞行中选择，没有对特征的数目与位置作出先验假设。所抽取的特征取决于所观测的波形（使特征的数目、位置与幅度为随机变量）的信息内涵，这项研究的主要目的是通过保持对已知目标的高识别率同时又使未知目标错误最小来提高分类的稳健性。文中给出了识别结果，表明这种统计特征（StaF)分类器可以显著地降低与未知目标相关的误差，同时保持很高的正确分类概率。     

基于数据扩充和特征增强的雷达回波无人机检测

针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题，本文提出了利用深度学习的方法，对雷达回波进行无人机检测。首先，利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像，增强目标特征并提高信噪比;其次，采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充，以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后，使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征，通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块，实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法，本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。     

知识资料窗

合成孔径雷达合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。合成孔径雷达的特点是分辨率高，能全天候工作，能有效地识别伪装和穿透掩盖物。合成孔径雷达主要用于航空测量、航空遥感、卫星海洋观测...     

利用机载高距离分辨率相控阵雷达进行动目标检测

本文研究机载高距离分辨率（HRR）相控阵雷达在时空相关地杂波背景中的动目标检测问题，为避免HRR雷达数据中出现的距离徙动问题，文中将HRR距离剖面划分成几大距离段，由于线段距离包含一系列高距离分辨率距离单元，所以这种划分不会丢失信息，因而不会折损失分辨率，本文阐述了如何采用矢量自回归（VAR）滤波技术来抑制地杂波，而后推导了基于广义似然比测试（GLRT）检测策略的动目标检测器，检测门限根据所需的虚警率，通过渐进统计分析来确定，若假设存在目标，先根据VAR滤波数据估计出目标多普勒频率和空域特征矢量后，再计算一简单的检测变量，并将它与检测门限相比较，即可做出是否存在目标的判 次，数值结果验证了所提出的动目标检测算法的性能。     

知识资料窗

合成孔径雷达合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。合成孔径雷达的特点是分辨率高,能全天候工作,能有效地识别伪装和穿透掩盖物。合成孔径雷达主要用于航空测量、航空遥感、卫星海洋观测、航天侦察、图像匹配制导等。它能发现隐蔽和伪装的目标,如识别伪装的导弹地下发射井、识别云雾笼罩地区的地面目标等。在导弹图像匹配制导中,采用合成孔径雷达摄图,能使导弹击中隐蔽和伪装的目标。合成孔径     

联合实施超分辨率动目标特征提取及静态杂波抑制

对于许多涉及到杂波背景下的动目标探测和分类的军事与民事应用，高距离分辨率（HRR）动目标显示雷达正变得日益重要，对于地面高距离分辨率雷达，当目标慢动或沿近正侧向运动且相干处理间隔或驻留时间不太长时，距离徒动和距离特征失真的影响可忽略不计。基于这种假设，建议对存在静态杂波时由距离向间距很近的散射体组成的动目标的HRR特征提取采用稳健且计算简单的基于松驰的算法。数值仿真实例表明这种算法具有超分辨率和良好的估计性能。     

高距离分辨像雷达目标识别

对雷达目标识别的要求是在不同的探测距离和不同的观测角下都能够达到很高的目标识别精度。雷达自身的特性及复杂背景的影响 ,使得基于距离像的雷达目标识别存在着一定的困难。由于非合作目标总是机动的 ,因而距离像也是非平移不变的 ,距离像在距离门中的位置是不确定的 ,存在不可预估的平移。同时 ,由于一维距离像某一分辨单元回波是该单元内所有散射点回波相干求和的结果 ,因而距离像的波形对目标姿态角的变化比较敏感。因此如何利用现代的信号处理技术和模式识别手段从距离像中进行可靠的特征提取和识别是至关重要的。就此对多种基于高距离分辨像的目标识别方法作了总结和回顾     

用于联合跟踪和识别的高分辨率雷达模型

采用高分辨率雷达（ＨＲＲ）距离剖面图来识别飞机或地面目标是一件相当困难的工作，这在很大程度上是由于目标视线角变化很小而引起目标的距离剖面图的变化却极大。本文中，我们基于似然法提出了采用一系列的ＨＲＲ距离剖面图来完成关于一个目标的联合跟踪和识别问题。在已知目标方位的情况下，场景结构的似然函数是把在目标方位顺序上的动态先验值和距离剖面的似然值结合起来。识别系统根据目标类型参数和观测时目标方位序列完成联     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

基于增程雷达一维像特征的高轨卫星识别方法

高轨卫星距离地球数万公里,雷达为了实现有效跟踪,通常使用增程技术。远距离使位置测量误差大到千米量级,增程导致数据率低到每帧以分钟计,雷达散射截面积(RCS)细节信息丢失,这给利用目标轨道和RCS进行目标分辨、识别带来困难。幸运的是高轨卫星目标相对观测视线位置和姿态稳定,天然消除了宽带一维像使用中方位敏感性的问题。本文通过一维像的尺寸、波形熵等特征,通过最小二乘支撑向量机,设计了高轨卫星目标的模板匹配算法,利用实测数据进行了识别验证,结果表明了方法的有效性。     

采一维高距离高分辨率雷达的时间紧要运动目标自动目标识别

由于聚焦运动目标本身的困难给运动目标合成孔径雷达（SAR）成像和自动目标识别（ATR）带来了严峻的挑战。因此，运动目标的自动目标识别（ATR）最近引起了人们极大的关注。距离高分辨率（HRR）雷达模式通过多普勒波滤和杂波抑制形式显著地提高了目标与（杂波加噪声）（T／（C＋N））比的聚焦HRR轮廓像，提供了一条运动目标识别的途径。HRR和ATR的目的是实现并评估推广的工作条件下表现出稳健性的算法。采用了运动与静止目标捕获和识别（MSTAR）数据库的子集对基于模板的一维ATR研究了设计和性能。由于不能得到具有充分的统计意义的地面运动目标数据库，在仅采用距离维图像识别目标时，采用这种方法作为评估地面目标的可区辨性的间隔性中间步骤。本文概括数据、算法、性能结果并提出了建议。     

SDF方法在目标图像处理中的应用

利用综合函数判断法（ＳＤＦ）对目标图像进行识别，能有效识别真目标的各种畸变图像及受过训练的假目标图像如干扰和背景等，并提出ＳＤＦ实时光学识别图像的可能。     

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型

本文基于SAR相干成像的原理，利用当图像分辨率改变时，自然景物和人工目标班点模式变化方式的不同，提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型，并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。     

基于轨迹特性的中段目标识别方法

针对中段弹道目标群运动时的真假目标识别问题,提出一种基于轨迹特性的弹道目标识别方法。该方法通过雷达观测数据还原出弹道目标运动轨迹,根据轨迹交点个数判断诱饵是单次还是多次释放模式,分别提出基于弹道参数和权值交点的识别途径,结合雷达观测弹道目标数目,归纳了基于轨迹特性中段弹道目标综合识别策略。仿真实验表明该方法的正确性并分析了雷达测量误差及布站位置等因素对识别结果的影响。     

密切关联的高距离分辨率自动目标识别与动目标显示跟踪系统的多模型估计器

本项研究的目的是利用采用高距离分辨率雷达（HRRR）与动目标显示测量的跟踪与自动目标识别系统之间的关联性。正如下文将要提到，这些系统是通过姿势、运动状态以及联贯约束关联起来的。利用这些关联性可使一个紧密关联的系统的性能大为提高。这一问题涉及两类不同类型的空间，即连续的运动学空间（如位置与速度），与离散的目标类型空间。我们选用多模型估计器（MME）来解决这一问题。MME由一组扩展卡尔曼滤波器组成（每一个目标类型配备一个滤波器）。采用这些扩展卡尔曼波滤器来处理连续的运动学空间的数据。此外，还要计算出每一个卡尔曼滤波器的概率并利用来测定对应的离散空间目标概率。本文给出的实验结果表明其性能优于常规的方法。     

高分辨率星载合成孔径雷达成像处理方法

提出了一种适用于大距离徒动高分辨率星载合成孔径雷达 (SAR)精确成像的改进Chirp Scaling(CS)成像处理算法 ,以及实现单视图象斑点噪声抑制的基于目标检测的增强无偏最大后验概率 (TDRGMAP)方法。采用这种高精度成像处理方法和单视图像斑点噪声抑制方法 ,可以实现星载 SAR高空间分辨率和高辐射分辨率的雷达图像。     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

基于三站一维距离像融合的弹道目标特征提取方法研究

一维距离像是超宽带雷达目标识别的重要特征之一,基于多站一维距离像的目标特征提取技术是近来的研究方向。依据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型,然后通过比较各散射点时间-距离像正弦曲线参数之间的关系,实现了多个雷达观测视角下弹头目标距离像的匹配,在此基础上,利用三站一维距离像重构了锥体弹头上各散射点的三维空间相对位置,最后对锥体弹头的各个参数进行了估计。仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性。     

合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。