多视角属性散射中心模型的部件提取与合成

发布时间：2019-03-25 18:59

【摘要】：传统的点散射中心模型只能表征目标的位置信息,无法表示目标的长度和角度,而属性散射中心模型表征了目标的几何特性。为了能得到目标的全方位部件信息,鉴于属性散射中心模型参数估计的缘故,提出基于属性散射中心的多视角参数化部件提取与合成算法。首先将大视角有重叠的划分为若干子视角,分别进行属性散射中心模型的参数估计,然后将各参数统一投影到同一坐标系下,再进行参数的融合,最终得到目标参数集。该算法得到的这套参数可以反演目标回波数据,提高图像可视性,进行目标识别与分类。最后用两个仿真实验验证了此算法的有效性。
[Abstract]:The traditional point scattering center model can only represent the position information of the target, but can not represent the length and angle of the target, while the attribute scattering center model represents the geometric characteristics of the target. In order to obtain the omni-directional component information of the target, a multi-angle parametric component extraction and synthesis algorithm based on the attribute scattering center is proposed in view of the parameter estimation of the attribute scattering center model. First, the large angle of view is divided into several sub-angles to estimate the parameters of the attribute scattering center model, and then each parameter is projected into the same coordinate system, then the parameter fusion is carried out, and finally the target parameter set is obtained. The parameters obtained by this algorithm can invert the target echo data, improve the image visibility, and carry on the target recognition and classification. Finally, two simulation experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金创新群体基金(61621005) 自然科技基金(61301292)资助课题
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2447227