基于高分辨距离像的舰船目标识别研究

发布时间：2017-08-17 23:11

  本文关键词：基于高分辨距离像的舰船目标识别研究

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【摘要】：随着宽带雷达的发展,雷达的分辨率远远小于目标的尺寸,目标回波可以看作反射强度不同的多散射点回波的叠加,宽带雷达不仅可以探测到目标的位置,而且还可以获得目标的结构信息,促使雷达自动目标识别(Radar Automatic Target Recognition,RATR)技术快速发展,并成为军事领域研究的重要方向之一。高分辨率距离像(High Resolution Range Profiles,HRRP)是宽带雷达基于散射中心模型获得的,不仅包含了目标的位置信息,而且反应了目标的尺寸、材质等结构信息。由于HRRP获取简单且具有实时性,使基于HRRP的自动识别技术得以深入研究。本文研究的是基于舰船目标HRRP的识别技术,首先通过建立舰船模型,从理论上分析了HRRP的特性,然后通过包络对齐和非相干平均处理得到稳定的HRRP。目标的径向长度特征有着明确物理意义,能反应目标的基本属性,本文利用实测数据研究了不同目标径向长度特征提取方法的性能。然而,HRRP敏感于姿态角的变化,利用长度特征进行分类识别并不可靠,提取HRRP的稳健的并具有代表性的特征信息至关重要。HRRP的功率谱具有平移不变性,但不能有效的处理非高斯噪声,高阶谱尤其是双谱不仅具有平移不变性特征而且具有非高斯噪声的处理能力。但双谱特征的维数特别高,对雷达系统的存储量和计算量要求很高,针对这一问题,对双谱进行降维处理成了重要的研究方向,本文分析了四种降维双谱特征,包括轴向、径向、圆周积分双谱和局部双谱,利用支持向量机分类器,并采用不同的参数寻优算法,研究了降维双谱特征的识别性能及影响因素,然后对支持向量机与人工神经网络分类器的识别性能做了对比。基于舰船目标的HRRP是一种非线性的数据结构,直接利用HRRP进行分类识别不但运算量大而且识别率不高。特征子空间法通过非线性变换将原始数据投影到子空间,并在子空间提取能够描述原始数据信息的特征向量,使其具有线性可分性。本文通过分析主元分析和核主元分析的原理,研究了组合核主元分析,并利用线性判别法的优点,提出了主元分析、核主元分析与线性判别法联合算法在舰船目标识别上的应用,利用仿真数据研究了训练样本、姿态角变化对不同特征提取方法的影响,并利用实测数据对行了检验。
【关键词】：雷达自动目标识别 高分辨距离像 降维双谱 特征子空间 支持向量机
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状分析10-12
• 1.2.1 国内外现状10-11
• 1.2.2 特征提取技术11-12
• 1.2.3 特征分类技术12
• 1.3 本文的主要研究内容12-13
• 1.4 论文结构安排13-15
• 第2章 高分辨距离像的特性分析及预处理15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 HRRP特性分析15-22
• 2.2.1 散射点中心模型15-16
• 2.2.2 实验数据描述16-18
• 2.2.3 高分辨距离像的特性18-22
• 2.3 预处理22-24
• 2.3.1 包络对齐处理22-23
• 2.3.2 非相干平均处理23-24
• 2.4 长度特征提取24-27
• 2.4.1 恒虚警门限法24-26
• 2.4.2 归一化阈值法26
• 2.4.3 实验结果26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 基于降维双谱特征的分类识别28-48
• 3.1 引言28
• 3.2 降维双谱特征28-38
• 3.2.1 统计信号的双谱28-29
• 3.2.2 轴向积分双谱29-32
• 3.2.3 径向积分双谱32-33
• 3.2.4 圆周积分双谱33-34
• 3.2.5 局部双谱34-38
• 3.3 分类识别结果38-47
• 3.3.1 分类识别器及参数寻优算法38-39
• 3.3.2 实验结果分析39-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第4章 基于特征子空间的分类识别48-60
• 4.1 引言48
• 4.2 基于子空间的特征提取技术48-54
• 4.2.1 线性特征提取算法48-50
• 4.2.2 核主成分算法50-52
• 4.2.3 联合特征分析算法52-54
• 4.3 实验结果分析54-58
• 4.4 本章小结58-60
• 结论60-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果66-68
• 致谢68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 陈凤;杜兰;刘宏伟;保铮;候庆禹;;一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法[J];电子学报;2009年03期

2 柴晶;刘宏伟;保铮;;提高雷达HRRP目标识别和拒判性能的核学习算法[J];西安电子科技大学学报;2009年05期

3 肖怀铁,郭雷,付强,郭桂蓉;宽带多极化雷达目标模糊匹配识别方法[J];系统工程与电子技术;2005年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 冯德军;弹道中段目标雷达识别与评估研究[D];国防科学技术大学;2006年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 苏四华;基于一维距离像的目标识别研究[D];电子科技大学;2011年

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本文编号：691543