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1、国 防 科 技 大 学 学 报第21卷第6期 JOURNALOFNATIONALUNIVERSITYOFDEFENSETECHNOLOGYVol.21No.61999X基于极化分解的目标识别方法研究李 盾 肖顺平 王雪松 吕彤光(国防科技大学电子工程学院 长沙 410073)摘 要 在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标极化特性。利用极化分解将复杂目标分解为三个简单目标,并提取描述三目标关系的特征参数对四类军用飞机目标进行了识别实验研究,获得了良好的目标分类识别效果。关键词 极化,目标识别,目标分解分
2、类号TN959.1+7TheStudyofTargetRecognitionBasedonthePolarizationDecompositionLiDunXiaoShunpingWangXuesongLvTongguang(InstituteofElectronicEngineering,NUDT,Changsha,410073)AbstractInthispaper,thepropertyofradartargetintheopticsregionisinvestigatedonthebasisofpolarimetr
3、icandhigh-resolutionradarsystem.Bymeansofpolarizationdecompositiontheory,onecomplextargetisdecomposedin-tothreesimpletargets.Polarizationfeatureparameterextractedtodescribetherelationshipofthesesimpletargetsisusedintargetrecognitionoffourkindsofaircraft.Goodresult
4、sareebtained.Keywordspolarization,targetrecognition,targetdecomposition雷达发射的电磁波在目标表面感应面电流并进行再辐射,从而产生散射电磁波,散射波的性质通[1,6]常不同于入射波的性质。目标作为一个散射变换算子,它将入射波参数空间映射到散射波参数空间。在目标的极化散射特性中包含了有关目标的空间取向和精密几何结构等重要的物理属性信息。在高距离分辨雷达体制下,利用极化信息可以对目标的散射结构进行细致精确的刻划,从而获取目标更丰富的[6,7,8]识别信息。目
5、前基于目标极化散射特性的识别方法已经成为极具潜力的目标识别途径之一。[1]飞机目标是由多个子散射体组成的复杂目标,将复杂的飞机目标分解为简单目标,可以得到用于飞机目标识别的有用信息。本文针对四种飞机目标,对其相干矩阵进行特征值分解,将它分解为三个简单目标,并提取有关信息作为目标识别特征,最后设计了树状分类识别器。这种分类器结构简单,实时性强,易于实现,对四种军用飞机目标的识别实验取得了良好的效果。1 极化雷达目标分解方法[2]1970年,Huynen首先提出了极化雷达目标分解理论。目标分解主要针对的是复杂目标(或非确定性目
6、标)。复杂目标对入射波的散射行为可以看作一个随机过程,对此类目标散射特性的描述需要采用统计的方法,其数学表征主要是相干矩阵T或Mueller矩阵。[3]先从确定性目标(简单目标)的Sinclair散射矩阵S入手,且SHHSHVS=(1)SVHSVV令1Tkp=SHH+SVVSHH+SHHSHV+SVHi(SHV-SVH)(2)2X国家自然科学基金资助1999年2月5日收稿第一作者:李盾,男,1971年生,博士生李盾等:基于极化分解的目标识别方法研究45于是可以生成4×4相干矩阵THT=kpkp(3) 对于单站情况下传播介
7、质满足互易性条件的雷达目标,在后向散射的情况下,若采用如图1的天线坐标系,则此时相干矩阵T的第4行和第4列元素均为0,因此相干矩阵T可以写成等价的3×3Hermite矩阵TA(采用下标A是为了表明使用天线坐标系)。对于不确定性目标(复杂目标),它的散射行为可以看作一个随机过程,必须求集合平均,此时SA、TA分别写作〈SA〉、〈TA〉。对目标的分解主要基于〈TA〉。根据矩阵理论,3×3Hermite矩阵〈TA〉可以分解为三[4]个矩阵之和:HHH〈TA〉=Ke1e1+K2e2e2+K3e3e3(4)其中Ki(i=1,2,3)
8、是矩阵〈TA〉的三个特征值,ei(i=1,2,3)为矩阵〈TA〉的特征矢量,它们分别对应着三种不同的简图1 天线坐标系单目标(确定性目标)。因此,任何复杂目标都可以看成三种简Fig.1Antennacoordinates单目标的合成,Ki(i=1,2,3)为三种目标的权值,可以理解为它们发生的概率。3
