雷达目标一维距离像的特征分析

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1、雷达目标一维距离像的特征分析

2、第1摘　要：针对一维距离像对姿态角敏感和回波时延的问题，对雷达目标一维距离像的特征进行了分析，结合散射点回波功率的特征提取与傅里叶变换，提出了一种雷达目标识别的方法。关键词：雷达；目标识别；一维距离像；特征提取1　引言　　随着现代雷达技术的不断发展，雷达的工作频率越来越高，其带宽越来越大，导致大部分雷达工作在“光学区”，因此对光学区雷达目标识别进行研究就显得尤为重要。利用光学区高分辨雷达获得的一维距离像对雷达目标进行分类，又是目标识别研究的一个重要方向。根据电磁散射理论揭示，光学区目标的雷达回波可以等效为目标物体上所有散射中心回波的

3、矢量和。因此，距离像随方位角的不同变化很大。克服高分辨距离像对方位角变化的敏感性成为光学区雷达目标识别研究的主要问题。目前，处理这个问题主要有2种思路：　　(1)先以一定间隔建立目标全方位角距离像数据库，识别时将待识距离像直接与方位角搜索范围内的标准距离像相关，按最大相关系数准则分类目标。　　(2)从距离像中提取一定方位角区间内不敏感于方位角变化的特征矢量，建立稳定的模板，然后利用模板匹配来识别目标。　　第1种识别方法在方位角间隔合适时，可较好地解决距离像的方位角敏感性问题，识别率较高，但所需的存储空间和计算量均太大。　　本文主要是从第2种方法出发，提取目标回波

4、距离像中的相对不变性特征作为识别特征，以此来降低距离走动现象和雷达视角变化带来的影响。2　一维距离像的特征分析　　一般来说，目标相对雷达在空间中是高度机动的，使得所获得的模式样本随距离和方位发生变化，从而产生平移、比例和旋转等变化。同一个目标的回波距离像可能千差万别，这一点对目标识别来说是非常不利的。　　通常，目标相对雷达产生的最主要动机就是旋转和平移，下面就从这两方面来分析目标回波距离像中的相对不变性特征的获取方法。2．1　旋转目标的特征获取　　众所周知，雷达所接收到的回波为目标沿径向分布的散射点的矢量和(如图1所示)，而目标上的散射点相对雷达来说，总是随雷达

5、的工作波长、工作带宽、波束形状、相对位置发生着剧烈的变化。因此，如果目标相对雷达产生旋转(方位角上的旋转或俯仰角上的旋转)，则其对应的散射点模型也将发生变化(如图2所示)，从而引起目标回波的起伏。图3所示是一类飞机的一维距离像，可以清楚地看到，方位角不同，他的一维距离像变化很大。500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">　　从目前的技术角度来看，还没有一种办法能精确提取目标回波中的不变性特征。梅林变换(MellinTransformation)虽然能保持比例或旋转不变性，但对目标回波为多散射点

6、回波矢量这一事实来说，显然这种方法是肯定的。一般可以认为，目标回波的散射点模型在0°～30°范围内几乎是不变的。因此，如果距离像由各横向窄条(距离单元大小)内散射点强度的矢量和变为标量和(功率和)，则距离像随方位角的变化就会缓慢得多。结果在近似30°的范围内，能够得到旋转不变的距离像，这样容易得到稳定的模板来建立分类器。假设径向上某个距离单元所接收到的第n个转角方向、第k次回波可以写成多个散射点回波的迭加：500)this.style.ouseg(this)">其中：σi为第i个散射点的强度，他不随k变化；τink为第n个转角方向、第k次回波对应的距离单元上第i

7、个散射点回波的延迟；f(t)是发射信号，可以写成：500)this.style.ouseg(this)">　　式中500)this.style.ouseg(this)">即为对应的距离单元的距离像。其中第1项为各散射点的功率，第2项为交*项。如果将许多次发射所得结果相加，由于相角有大的变化，则交*项随累加次数增多而在全式中占的比例越来越少。实际上，相差φilnk可以看作是在［－π，π］均匀分布的、且相互独立的随机变量，因此，对上式取统计平均，交*项将为0，即有：　500)this.style.ouseg(this)">　　　因此，总功率为各散射点回波功率之和，这

8、是标量和，他们随方位角的变化要缓慢得多。此外，一般各子回波的时延τink引起的复包络变化很小，所以，式(4)还可以写成：500)this.style.ouseg(this)">因此，如果在0°～30°范围内取不同的回波，并在每个角度上得到一定数量的回波进行纵向或横向平均，就可平滑掉转角引起的回波相位差，从而得到稳定的标准模板。　　实际过程中，为了得到多个稳健的平均距离像回波，可以在一定的角度范围内，只对窗长度为固定值的有限个样本的多次实验结果进行平均，然后将窗滑动得到不同的模板：500)this.style.ouseg(this)">　　按照这种方法，就能在某个

9、角度范围内总数为N个回波