散射中心提取方法研究

属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用丁柏圆;文贡坚;余连生;马聪慧【摘要】属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征.该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中.该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而采用Hungarian算法实现散射中心的匹配.在建立的匹配关系的基础上,设计了一种稳健的散射中心匹配度度量方法计算待识别散射中心与各类模板散射中心的匹配度.该匹配度准则充分考虑了单个散射中心强弱、匹配对强弱以及漏警、虚警带来的影响,对于散射中心集的匹配度的评价更为全面.基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)数据集的实验验证了方法的有效性.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2017(006)002【总页数】10页(P157-166)【关键词】合成孔径雷达;目标识别;属性散射中心匹配;Hungarian算法;匹配度度量方法【作者】丁柏圆;文贡坚;余连生;马聪慧【作者单位】国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073;国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073;中国天绘卫星中心北京 102102;国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN957合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像特征提取是SAR目标识别中的关键步骤。

如何提取区分性强且能反映SAR图像电磁散射机理的特征能够有效提高SAR目标识别的性能。

理论和实验表明，在高频区目标总的电磁散射可以看成由有限个局部散射源叠加而成，这些局部散射源称为散射中心[1]。

为了有效地表征散射中心的电磁散射特性，研究人员相继提出了点散射中心模型、GTD模型[2]、属性散射中心模型[3]。

基于改进矩阵束的超宽带一维散射中心提取方法
魏少明;洪文衍;王俊;耿雪胤;金明明
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2022(44)4
【摘要】针对微动参数的高精度快速估计问题,该文提出一种基于几何绕射(GTD)模型和改进矩阵束的超宽带(UWB)散射中心提取算法,可实现散射中心径向距离、类型参数及散射强度的同时估计。

该方法将超宽带条件下的目标GTD散射模型转化为状态空间方程,利用奇异值分解将汉克尔矩阵中的噪声分量去除,对降秩的汉克尔矩阵做广义特征值分解,利用单个脉冲内最强的若干散射点构造回波估计,进而获得径向距离的估计;在准确估计距离参数的条件下,对模型参数解耦,使得类型参数与其他参数分离,通过最小二乘算法和搜索算法获得类型参数的估计;最后基于最小二乘法估计出散射中心的散射强度。

仿真结果表明,改进的矩阵束方法在低信噪比(SNR)下具有好的鲁棒性,可快速且高精度地提取目标微动距离、类型参数和散射强度等信息。

【总页数】10页(P1231-1240)
【作者】魏少明;洪文衍;王俊;耿雪胤;金明明
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.基于一种超分辨率算法的三维散射中心提取方法
2.一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法
3.基于改进矩阵束法的雷达目标回波极点提取方法
4.基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构
5.基于协方差矩阵加权的任意阵列宽带恒定束宽波束形成方法
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收稿日期：2020-02-11修回日期：2020-04-15基金项目：陕西省年度基金资助项目（2017S014）作者简介：来雨（1983-），男，辽宁辽阳人，博士研究生，讲师。

研究方向：计算机应用，管理科学与工程。

*摘要：提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达（SAR ）图像目标识别方法。

该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系。

并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像。

在此基础上，设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别。

利用MSTAR 数据集在多种条件下进行了目标识别实验，验证了所研究方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达，目标识别，属性散射中心，邻域匹配，目标重构中图分类号：TP317.4文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2021.02.008引用格式：来雨.基于属性散射中心的SAR 图像重构及在目标识别中的应用［J ］.火力与指挥控制，2021，46（2）：46-52.基于属性散射中心的SAR 图像重构及在目标识别中的应用*来雨（西安建筑科技大学，西安710055）SAR Image Reconstruction Based on Attribute Scattering Centerswith Application in Target RecognitionLAI Yu（Xi ’an University of Architecture and Technology ，Xi ’an 710055，China ）Abstract ：This paper proposes a Synthetic Aperture Radar （SAR ）image target recognition methodby target reconstruction based on attribute scattering centers.A neighbor matching algorithm is firstly used to build the correspondence between the scattering center sets from the test image and its corresponding template scattering center sets.Then ，all the test scattering centers and matched template scattering centers based on attribute scattering center model are used to reconstruct the test images and template images ，respectively.A similarity measurement of thereconstructed images is designed and the object type is determined by the criterion of maximum similarity.Target recognition experiments are conducted on the public MSTAR dataset under various operating conditions and the effectiveness of the proposed method is validated.Key words ：Synthetic Aperture Radar （SAR ），target recognition ，attributed scattering center ，neigh-bor matching ，target reconstructionCitation format ：LAI Y.SAR image reconstruction based on attribute scattering centers with application in target recognition ［J ］.Fire Control &Command Control ，2021，46（2）：46-52.0引言合成孔径雷达（SAR ）可以通过高分辨率成像实现对地表以及浅埋物体的有效观测［1］。

一维散射中心提取matlab
在一维散射中心提取的问题中，我们需要从多个角度来考虑。

首先，一维散射中心提取是指从一维散射数据中提取出散射中心的位置。

在Matlab中，我们可以使用各种信号处理和数学工具来实现这一目标。

首先，我们可以使用Matlab中的信号处理工具箱来进行一维散射中心提取。

可以使用傅里叶变换来分析散射数据的频谱特征，从而找到散射中心的位置。

另外，也可以使用相关分析或者自相关分析来找到散射中心的位置。

其次，我们可以使用数学工具来进行一维散射中心提取。

可以利用数学方法，比如最小二乘法或者拟合曲线的方法来拟合散射数据，从而找到散射中心的位置。

另外，也可以使用微分方程求解的方法来分析散射数据，找到散射中心的位置。

除此之外，我们还可以考虑使用图像处理工具来进行一维散射中心提取。

可以将散射数据转换成图像，然后利用图像处理工具来找到散射中心的位置，比如利用边缘检测算法或者特征提取算法来实现。

总的来说，一维散射中心提取涉及到信号处理、数学分析和图像处理等多个领域，我们可以结合Matlab中的各种工具和方法来实现这一目标。

希望以上回答能够帮助你更好地理解一维散射中心提取在Matlab中的实现方法。

SAR-ISAR目标电磁特征提取及应用探究SAR/ISAR目标电磁特征提取及应用探究引言：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）和逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）是一种使用雷达进行目标成像的技术。

随着电子技术的不息进步，SAR/ISAR成像技术在军事、民用和科研领域得到广泛应用。

在SAR/ISAR图像中，目标的电磁特征可以提取，从而用于目标分类、目标识别和目标定位等应用探究。

本文将重点探讨SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法及其在实际应用中的相关探究。

一、SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法1. 距离特征提取在SAR/ISAR成像过程中，通过分析目标回波信号的时延和幅度信息，可以提取目标的距离特征。

常用的距离特征提取方法包括距离-多普勒参数预估、时延和幅度像散分析等。

2. 动态特征提取动态特征是指目标在一定时间内的运动状态。

在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的运动参数，如运动速度、加速度和运动轨迹等，可以提取目标的动态特征。

常用的动态特征提取方法包括多普勒频移分析、相位解调技术和动目标识别方法等。

3. 结构特征提取结构特征是指目标的几何外形和内部结构。

在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的散射中心、边缘轮廓和纹理特征等，可以提取目标的结构特征。

常用的结构特征提取方法包括边缘检测算法、纹理特征分析和外形特征描述等。

二、SAR/ISAR目标电磁特征的应用探究1. 目标分类与识别通过提取SAR/ISAR目标的电磁特征，可以对不同类型的目标进行分类和识别。

例如，通过分析目标的散射中心、纹理特征和结构特征等，可以识别出战斗机、坦克、舰船等不同类型的目标。

这对于军事侦察、目标指示和目标识别等具有重要意义。

2. 目标定位与跟踪通过提取SAR/ISAR目标的距离特征和动态特征，可以实现目标的定位与跟踪。

例如，在导航与测绘领域，通过分析目标的距离-多普勒参数和运动参数等，可以实现对地面车辆、飞机和船舶等目标的高精度定位和跟踪。

散射与散射仪的物理实验技术处理方法散射是物理学中非常重要的现象之一，它在各个领域中都有着广泛的应用。

而散射仪则是用来测量和研究散射现象的工具。

散射实验涉及到许多物理实验技术处理方法，本文将就其中一些常见的处理方法进行探讨。

一、角度测量方法在散射实验中，角度测量是最基本的操作之一。

而测量角度的方法有多种，常见的有使用刻度尺或者角度表。

刻度尺是一种使用方便的工具，可以直接读取角度。

而角度表则需要调节到与所测量的角度相等，再读取角度仪上的数值。

这些角度测量方法在实验中起着至关重要的作用，可以准确地测量出散射角度。

二、信号采集和处理方法在散射实验中，经常需要采集和处理散射信号。

目前常用的信号采集方法有两种：模拟信号采集和数字信号采集。

模拟信号采集是指将信号转换为模拟电压信号后进行采集。

而数字信号采集则是将信号转换为数字信号后进行采集。

这两种方法各有优缺点，实验中需要根据具体需求选择适合的信号采集方法。

信号处理是在信号采集之后对采集到的数据进行分析和处理的过程。

常见的信号处理方法有滤波、傅里叶变换等。

滤波是指通过滤波器将不需要的信号成分去除，以得到所需的信号。

傅里叶变换则是将时域信号转换为频域信号，可以分析信号的频谱信息。

这些信号处理方法在散射实验中能够提取出有用的信息，对实验结果的分析和解释起到关键作用。

三、数据分析和拟合方法散射实验中采集到的数据需要进行进一步的分析和处理。

常见的数据分析方法有图像处理、曲线拟合等。

图像处理可以从图像中提取出需要的信息，如散射强度、散射角度等。

曲线拟合则是将实验数据拟合到一条理论曲线上，以得到拟合参数和相关的物理量。

这些数据分析方法可以帮助实验者理解实验现象和物理规律，从而得出准确的结论。

四、误差分析和精度估计方法在散射实验中，误差是无法避免的。

因此，对实验数据进行误差分析和精度估计是非常重要的。

通常，误差分析可以通过重复实验和对比不同实验结果得出。

而精度估计可以根据各种误差来源进行合理的估计。