基于奇异函数分析模型的距离像特征重构算法研究
发布时间：2021-04-29 09:23
高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,HRRP）是宽带雷达接收到的目标后向散射回波在距离单元内叠加而成,提供了目标散射强度沿雷达视线的分布情况,具有易于获取和处理简单等优点,因此成为雷达自动目标识别领域的研究热点。首先介绍了 HRRP相关背景知识,包括HRRP成像特点,基于HRRP的目标识别过程中常用的预处理方法、特征提取方法与分类方法等。在此基础上,针对姿态敏感问题,研究了基于奇异点提取目标散射中心位置特征的方法。利用奇异点在距离像中表征散射中心的性质,提取距离像的奇异点构建目标散射中心位置特征。在仿真实验中,比较了散射中心位置特征以及奇异点与其他提取散射中心算法的识别性能。仿真实验结果表明,第一,相对于散射中心强度特征,散射中心位置是一种姿态更加稳健的特征;第二,与其他提取散射中心的算法相比,奇异点能更准确地提取距离像的强散射中心。针对距离像缺失和平移敏感问题,将核磁共振图像处理领域的奇异函数分析模型重构思想引入距离像识别。利用奇异谱函数分析模型能够从部分谱数据重建完整信号的性质,对原始距离像及其FFT幅度特征进行重构,补全距离像未获取的频谱数...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.2 雷达高分辨率距离像
1.3 雷达高分辨率距离像的识别方法
1.3.1 预处理过程
1.3.2 HRRP的特征提取方法
1.3.3 HRRP的分类方法
1.4 论文的结构安排
第2章 基于奇异点提取散射中心位置特征
2.1 散射中心位置特征
2.2 基于奇异点提取散射中心位置特征
2.3 其他提取散射中心的方法
2.3.1 RELAX算法
2.3.2 MUSIC算法
2.4 仿真实验
2.4.1 不同阈值的识别性能
2.4.2 散射中心位置特征的识别性能
2.4.3 散射中心位置特征的抗噪性能
2.4.4 与其他提取散射中心方法比较
2.5 本章小结
第3章 基于奇异函数分析模型的距离像重构
3.1 重构方法概述
3.2 奇异函数分析模型
3.2.1 一维奇异函数分析模型
3.2.2 二维奇异函数分析模型
3.3 高分辨率距离像重构
3.3.1 距离像重构分析
3.3.2 距离像重构参数确定
3.4 分类器
3.4.1 BP神经网络
3.4.2 BP神经网络算法改进
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第4章 总结和展望
4.1 总结
4.2 展望
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别[J]. 殷和义,郭尊华. 电讯技术. 2018(10)
[2]基于可区分性字典学习模型的极化SAR图像分类[J]. 桑成伟,孙洪. 信号处理. 2017(11)
[3]基于二叉树直觉模糊SVM的弹道目标HRRP识别[J]. 翟夕阳,王晓丹,李睿,贾琪. 火力与指挥控制. 2017(10)
[4]GA优化的稀疏分解在雷达目标识别中的应用[J]. 赵东波,李辉. 信息技术. 2017(09)
[5]基于原子范数最小化的高分辨距离像散射中心估计[J]. 汪钰,姜元,王彦华,李阳,龙腾. 信号处理. 2017(04)
[6]基于ISAR像的舰船目标识别技术研究[J]. 侯颖妮,杨予昊,李士国,江涛. 现代雷达. 2016(03)
[7]基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法[J]. 王鹏辉,杜兰,刘宏伟. 光学学报. 2014(02)
[8]高分辨一维距离像及其仿真[J]. 周兆军,程远国,程锐. 舰船电子工程. 2013(09)
[9]基于压缩感知的多角度SAR特征提取[J]. 周汉飞,李禹,粟毅. 电子学报. 2013(03)
[10]雷达高距离分辨率一维像目标识别[J]. 郭尊华,李达,张伯彦. 系统工程与电子技术. 2013(01)
博士论文
[1]激光成像雷达地面遮蔽目标检测方法研究[D]. 赵明波.国防科学技术大学 2013
[2]基于高分辨距离像的雷达自动目标识别方法研究[D]. 侯庆禹.西安电子科技大学 2009
[3]基于高分辨距离像的雷达目标识别方法研究[D]. 袁莉.西安电子科技大学 2007
[4]雷达高分辨距离像目标识别方法研究[D]. 杜兰.西安电子科技大学 2007
[5]弹道中段目标极化域特征提取与识别[D]. 王涛.国防科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于卷积神经网络和特征融合的高分辨率距离像识别[D]. 殷和义.山东大学 2018
[2]各向异性散射中心参数估计方法研究[D]. 马蕊.西安电子科技大学 2017
[3]雷达恒虚警与旋转类目标检测技术研究[D]. 郑琼.西安电子科技大学 2011
[4]基于部分频谱数据图像重构的去噪算法[D]. 骆欢.上海交通大学 2009
[5]基于散射中心模型的高分辨雷达目标识别方法研究[D]. 秦敬喜.国防科学技术大学 2008
[6]飞机目标的雷达回波特性研究[D]. 杜兰.西安电子科技大学 2004
本文编号：3167274
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.2 雷达高分辨率距离像
1.3 雷达高分辨率距离像的识别方法
1.3.1 预处理过程
1.3.2 HRRP的特征提取方法
1.3.3 HRRP的分类方法
1.4 论文的结构安排
第2章 基于奇异点提取散射中心位置特征
2.1 散射中心位置特征
2.2 基于奇异点提取散射中心位置特征
2.3 其他提取散射中心的方法
2.3.1 RELAX算法
2.3.2 MUSIC算法
2.4 仿真实验
2.4.1 不同阈值的识别性能
2.4.2 散射中心位置特征的识别性能
2.4.3 散射中心位置特征的抗噪性能
2.4.4 与其他提取散射中心方法比较
2.5 本章小结
第3章 基于奇异函数分析模型的距离像重构
3.1 重构方法概述
3.2 奇异函数分析模型
3.2.1 一维奇异函数分析模型
3.2.2 二维奇异函数分析模型
3.3 高分辨率距离像重构
3.3.1 距离像重构分析
3.3.2 距离像重构参数确定
3.4 分类器
3.4.1 BP神经网络
3.4.2 BP神经网络算法改进
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第4章 总结和展望
4.1 总结
4.2 展望
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别[J]. 殷和义,郭尊华. 电讯技术. 2018(10)
[2]基于可区分性字典学习模型的极化SAR图像分类[J]. 桑成伟,孙洪. 信号处理. 2017(11)
[3]基于二叉树直觉模糊SVM的弹道目标HRRP识别[J]. 翟夕阳,王晓丹,李睿,贾琪. 火力与指挥控制. 2017(10)
[4]GA优化的稀疏分解在雷达目标识别中的应用[J]. 赵东波,李辉. 信息技术. 2017(09)
[5]基于原子范数最小化的高分辨距离像散射中心估计[J]. 汪钰,姜元,王彦华,李阳,龙腾. 信号处理. 2017(04)
[6]基于ISAR像的舰船目标识别技术研究[J]. 侯颖妮,杨予昊,李士国,江涛. 现代雷达. 2016(03)
[7]基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法[J]. 王鹏辉,杜兰,刘宏伟. 光学学报. 2014(02)
[8]高分辨一维距离像及其仿真[J]. 周兆军,程远国,程锐. 舰船电子工程. 2013(09)
[9]基于压缩感知的多角度SAR特征提取[J]. 周汉飞,李禹,粟毅. 电子学报. 2013(03)
[10]雷达高距离分辨率一维像目标识别[J]. 郭尊华,李达,张伯彦. 系统工程与电子技术. 2013(01)
博士论文
[1]激光成像雷达地面遮蔽目标检测方法研究[D]. 赵明波.国防科学技术大学 2013
[2]基于高分辨距离像的雷达自动目标识别方法研究[D]. 侯庆禹.西安电子科技大学 2009
[3]基于高分辨距离像的雷达目标识别方法研究[D]. 袁莉.西安电子科技大学 2007
[4]雷达高分辨距离像目标识别方法研究[D]. 杜兰.西安电子科技大学 2007
[5]弹道中段目标极化域特征提取与识别[D]. 王涛.国防科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于卷积神经网络和特征融合的高分辨率距离像识别[D]. 殷和义.山东大学 2018
[2]各向异性散射中心参数估计方法研究[D]. 马蕊.西安电子科技大学 2017
[3]雷达恒虚警与旋转类目标检测技术研究[D]. 郑琼.西安电子科技大学 2011
[4]基于部分频谱数据图像重构的去噪算法[D]. 骆欢.上海交通大学 2009
[5]基于散射中心模型的高分辨雷达目标识别方法研究[D]. 秦敬喜.国防科学技术大学 2008
[6]飞机目标的雷达回波特性研究[D]. 杜兰.西安电子科技大学 2004
本文编号：3167274
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