高分辨一维距离成像技术在某地面雷达的实现

雷达高分辨距离像目标识别技术研究一、引言雷达是一种使用电磁波来探测目标位置和识别目标特性的传感器。

随着科技的发展，雷达的分辨能力逐渐提高，可以更准确地识别目标。

本文将对雷达高分辨距离像目标识别技术进行研究。

二、雷达高分辨距离像原理雷达通过发射连续波或脉冲波，接收回波信号，从而得到目标信息。

在雷达高分辨距离像目标识别中，主要采用微波成像技术。

该技术利用微波信号的散射和回波特性来重建目标的几何结构和电磁特性。

三、雷达高分辨距离像方法1.基于相控阵雷达的目标识别方法相控阵雷达通过控制天线阵列的辐射和接收，可以实现波束的电子调控，从而提高雷达的分辨能力。

该方法利用相控阵雷达的高分辨能力，通过发射多个波束，并对接收回波进行合成，可以重建目标的高分辨距离像。

2.基于宽带信号处理的目标识别方法传统的雷达信号通常是窄带信号，对目标的距离分辨率较低。

而宽带信号具有更宽的带宽，可以提高雷达的距离分辨能力。

该方法利用宽带信号的特性，通过时域或频域处理，可以提取出目标的高分辨距离像。

3.基于合成孔径雷达的目标识别方法合成孔径雷达利用高速移动平台，通过连续获取雷达数据，从而形成长时基雷达数据，通过数据处理可以获得较高分辨距离像。

该方法通过将多个雷达数据进行时频域处理，可以得到目标的高分辨距离像。

四、雷达高分辨距离像目标识别算法1.高分辨距离像重建算法该算法利用雷达回波的相位和幅度信息，通过信号处理和成像算法，将雷达接收到的回波信号重建为目标的高分辨距离像。

常用的算法包括快速傅里叶变换算法、匹配滤波算法等。

2.目标特征提取算法通过对雷达高分辨距离像进行特征提取，可以得到目标的电磁特性和几何结构信息。

常用的算法包括小波变换算法、主成分分析算法等。

五、应用研究1.雷达目标识别与目标库匹配利用雷达高分辨距离像目标识别技术，可以将目标与目标库进行匹配，用于目标识别和目标跟踪。

通过目标库的建立，可以实现对多种目标的自动识别。

2.雷达成像与目标定位利用高分辨距离像技术，可以实现雷达的精确成像和目标的准确定位。

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法
张文峰;何松华;郭桂蓉
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】1996(018)004
【摘要】文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像识别算法。

该算法图像处
理方法，先对雷达目标的一维距离像进行编码，经过傅里叶变换提取一组形状特征。

这组特征精确地描维距离像曲经珠走向。

而后，利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别，实验结果表明，可以获得良好的识别效果。

该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。

【总页数】5页(P62-65,87)
【作者】张文峰;何松华;郭桂蓉
【作者单位】ATR实验室;ATR实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.17
【相关文献】
1.基于一维距离像的雷达目标识别 [J], 李飞
2.匀加速运动对频率步进雷达目标一维距离像的影响及其运动补偿方法 [J], 崔应留;罗文茂;王德纯
3.基于高分辨率一维距离像雷达目标识别研究 [J], 袁祖霞;高贵明
4.雷达目标一维距离像识别创新课程设计 [J], 梁菁;余萧峰;毛诚晨;熊金涛;万群
5.基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法 [J], 吴昭;夏鹏;田西兰
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基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术随着科技的发展，雷达技术在军事、民用等领域的应用越来越广泛。

雷达在监测、检测和跟踪目标方面发挥着关键作用，而地面目标的识别是其中的一个重要任务。

在这方面，基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术得到了越来越多的关注。

高分辨距离像是一种雷达成像技术，通过测量目标与雷达之间的距离差异，获得目标在距离方向上的分布信息。

它具有分辨率高、精度高的特点，可以提供更为精细的距离信息，进而实现对地面目标的更准确的识别。

基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术主要包括以下几个关键步骤：数据采集、预处理、特征提取和分类识别。

首先是数据采集。

雷达系统通过向目标发射脉冲信号，并接收目标反射回来的信号，获取目标与雷达之间的距离信息。

这些距离信息将用于后续的图像处理和目标识别。

接下来是预处理。

在这个阶段，需要对采集到的原始数据进行滤波、去除噪声和调整动态范围等处理，以提高识别性能和减少误差。

常用的方法包括中值滤波、卡尔曼滤波和动态范围调整等。

然后是特征提取。

这一步骤是将预处理后的数据转换成具有区分度的特征向量，用于描述目标的关键特征。

常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和主成分分析等。

特征的选取和提取效果将直接影响到目标识别的准确性和可靠性。

最后是分类识别。

通过将特征向量输入到合适的分类器中，利用机器学习算法对不同类别的地面目标进行识别。

常用的分类器包括支持向量机、最近邻算法和神经网络等。

分类器的选择和参数调整对于识别性能的提升至关重要。

基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术在实际应用中取得了一定的成果。

它在军事领域可以用于目标检测和态势感知，帮助军事人员有效识别和区分敌友目标，提高作战的实施效率。

在民用领域，该技术可以应用于无人驾驶车辆、智能交通系统等，提高交通安全和减少事故发生率。

然而，基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术仍面临一些挑战。

文章编号!1001-893X"2005#02-0063-04一种获取雷达目标一维距离像的方法张占胜!周先敏<电子科技大学电子工程学院,四川成都610054>摘要!利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术9研究了一种利用目标回波9逐次获取一维距离像的方法与冲激雷达相比9这种方法能显著提高信噪比9并且这个方法的收敛速度快9一般迭代10次以内即达到稳定关键词!高分辨率雷达;一维距离像;自动目标识别;互相关中图分类号!TN957.52文献标识码!AA M et hod f or A uiri n g One-di m ens i onalRan g e Profile of Radar,s Tar g etZ~ANG Zha1-s he1g9Z~OU xia1-m i1(Coll e g e of E l ectr oni c En g i neeri n g9Uni versi n g of E l ectr oni c S ci ence and T echnol o gyof Chi na9Chen g du6100549Chi na)Abstra t:T ar g et reco g niti on or i dentifi cati on b y usi n g hi g h resol uti on one-di m ensi onal ran g e p r o-fil e has beco m e an i m p ort ant research p r o ect.I n t hi s p a p er9based on radar si g nal desi g ni n g and cr oss correl ati on recei vi n g t echnol o gy9a m et hod f or g raduall y ac C uiri n g one-di m ensi onal ran g e p r ofil e usi n g t ar g et echo i s st udi ed.Co m p ari n g W it h i m p ul se radar9t hi s m et hod can g reatl y i m-p r ove t he si g nal t o noi se rati o(SNR)9t he conver g ence s p eed i s C ui ck9and it erati ve ti m es are l ess t han10.Ke y words:i g h resol uti on radar;One-di m ensi onal ran g e p r ofil e;Aut o m ati c t ar g et reco g niti on;C r oss correl ati on一$引言近几年,随着高分辨雷达技术的发展,利用一维距离像进行目标识别引起了国内外雷达研究工作者的关注~文献[1][4]分别从不同方面研究了这项技术~同时,雷达目标一维距离像的获取也成为了现代雷达中的一个新课题~目前,常用的方法是发射超宽带雷达信号,通过脉冲综合的方式来产生窄脉冲,从而获取高分辨一维距离像,如步进频率雷达<SFR>~还有发射冲激脉冲信号来获取距离像,如冲激雷达~步进频率雷达由于步进频率有限,造成压缩后的图像旁瓣电平过高,分辨率低,影响临近弱目标的检测,虽然文献[5]提出了一些解决的方法,却使信号处理复杂化~冲激雷达尽管具有很多的优点,但是目前工程上产生足够窄的脉冲还比较困难,同时相关的信号处理技术还有待发展~本文从雷达信号设计和互相关接收的角度出发,研究了一种新型获取雷达目标一维距离像的方收稿日期!2004-07-07基金项目!国家自然科学基金资助项目(60272007)法这种方法通过对目标信息的循环迭代学习来获取一维像0它可以处理一些环境信息十分复杂~背景知识不清楚的问题能很好地应用到非合作目标识别中0并且这种方法对杂波和噪声有很强的抑制能提高雷达对弱目标的探测能力0二!雷达互相关接收原理图1雷达互相关接收原理框图图1是雷达互相关接收的原理框图0s0t-T0是发射信号c0t0是处理信号h0t0是目标一维距离像积分项为1T di dt其中T d是信号s0t0与c0t0的持续时间0雷达的输出为R00=1t d i >->s0t-0h0t0I>c0t0dt010式中表示卷积>表示一般乘法0把卷积的定义式代入式010并改变积分顺序:R00=1t d i >->h0U0i>->s0t-U-0c0t0dt dv020对式020积分:R00=i>->h0U0X0U+0dv030 030式中:X0U0=1t d i>->s0t0c0t+U0dt040式040是发射信号和处理信号的互相关0从式030可以看出雷达对目标的响应实际上是雷达发射信号和处理信号的互相关函数与目标一维距离像的相关0三!获取一维距离像方法的推导文献6I通过对雷达发射信号和处理信号的研究给出了一种新型复合调制信号-FSK/PSK信号可以使X0v0合成任意的包络0从030式可以看出当X0v0等于h0v0时雷达输出为一维距离像的自相关函数此时主瓣值最大0因此我们可以借助文献6I给出的雷达信号设计技术通过本文研究的方法利用目标回波信息使X0v0逐步逼近h0v0 得到目标的一维距离像0由030式可知获取目标特征信息的过程也就是雷达输出主瓣取得最大值的过程0因此我们利用对主瓣求最值的方法来推导本文研究的方法0 X0v0~h0v0分别表示为向量形式如下:X=X0U00 X0U10~~X0U N-10I th=h0U00 h0U10~~h0U N-10I t050由式030:R0002=X~CX060式中C=E0hh0 表示复共轭转置0假设雷达信号的互相关能量为G则060式的极值问题是个拉各朗日极值问题0设拉各朗日算子为X则变为求下式极值:R0X0=X~CX+0-X~X0070我们用迭代的方法求式070的极值0假设X是互相关函数的初始值并且保证后面的估计总优于前面的估计即R0X00S R0X0+A X0080利用泰勒级数展开并且只保留线性项可得:R0X00S R0X00+A X8R8X090上式恒成立只需A X=H8R8X0100其中P是学习率0由式070~0100可以得到:X+1=X+2H C X0110上式中C是目标的自相关矩阵要预先估计但往往不是先验的故由下式估计:C=hh~0120则式0110变为X+1=X+2H hh~X0130又h Xk即为雷达主瓣输出的当前值设为S 则上式变为X+1=X+2H S h0140X+1=X+1X~+1X+10150式0140~0150是本文研究方法的迭代公式0式0150是对Xk归一化使雷达信号的能量不影响到目标特征信息0四!仿真实验及分析图2类导弹目标模型及一维距离像图3类飞机目标模型及一维距离像仿真实验中9首先对两类目标的一维距离像建模O假设目标的姿态角范围是08 9同时对距离像幅度归一化O目标模型以及一维距离像如图2和图3所示O对图中所示的一维距离像在姿态角范围内9均取50个样本9分别表示不同姿态角的距离像O 迭代过程中9每步计算都随机选取50个样本中的某一个9来模拟实际过程中目标姿态角变化的情况O 方法性能评价方面9采用了均方误差和与冲激雷达相比信噪比的提高两个指标9分别如下均方误差e2=X-h~X-h=21-X~h16式中利用了归一化条件X~X=h~h=117与冲激雷达相比信噪比的提高G=h~X2h2>18实验次数50次n迭代40次n学习率为0.2的计算机仿真结果如图4和图5所示O图4学习率为0.2时的图形类导弹目标图5学习率为0.2时的图形类飞机目标仿真结果图形中9每幅图的第一个图形为目标距离像库的算术平均距离像9第二个图形是利用本文所研究的方法所获取的距离像O学习率0.29类导弹和类飞机目标9上述两种距离像归一化相关系数分别为0.9108和0.8395O可以看出9不同目标得到的相关系数与其自身结构有关O第三n四图形分别为信噪比的提高和均方误差曲线O从图形可知9两种目标信噪比提高分别为1.8和3.5O因此9信噪比的提高和目标的结构密切相关9目标结构越复杂9信噪比提高就越大O由仿真实验结果图形还可以看出9本文提出的方法9不仅能准确地获取目标一维距离像9同时收敛速度也很快9一般10次以内O由于迭代的过程就是学习目标特征信息的过程9因此这种方法可以应用到目标跟踪及ATR上O同时由16式可知9当均方误差达到最小时9雷达的主瓣输出达到最大9增强了目标回波功率O五!结论本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术 研究了一种迭代获取目标一维距离像的方法 计算机仿真结果表明 这种方法的收敛速度快 与冲激雷达相比 信噪比获得了一定的提高 我们相信 这种新方法在ATR 和弱目标的探测领域有很好的应用前景参考文献1udson S Psaltis D .Correl ati on F ilters f or A ircraf t I-dentificati on f r o m Radar Ran g e Pr ofil es J .I EEE T rans on AES 1993 293 . 2 L i Shen gui Yan g .U si n g Ran g e Pr ofil es as Fea-t ure V ect ors t o Identif y A er os p ace Ob ects J .I EEE T rans on AP 1993 14 3 . 3 S teven P J .A uto m atic T ar g et Reco g n iti on U si n g S e-C uencesof i g h Resol uti on Radar Pr ofil es J .I EEE T rans on AES 2000 36 2 .4 裴炳南 保铮 陈江峰.雷达一维距离像目标识别方法性能的研究 J .西安电子科技大学学报 自然科学版 2003 30 2 .5 刘静 李兴国 顾玉辉.频率步进雷达关键技术的研究J .制导与引信 2003 24 4 .6 于珩.复合调制信号FSK PSK 处理研究 D .成都 电子科技大学电子工程学院 2003.作者简介:张占胜 1979- 男 河南平顶山人 电子科技大学信号与信息处理专业硕士研究生 研究兴趣为雷达信号设计 信号处理及其计算机仿真等领域周先敏 1944- 女 电子科技大学教授 主要从事信息和信号处理等领域的研究 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++<电讯技术>专题资料<船舶自动识别系统(A I S )的应用与技术研究>题要(六)电子海图在A I S 中的应用电子海图就是海上电子地图9是海上航行\海事处理\海上安全交通管理中不可缺少的基础性支持技术平台9在海事领域有着非常广泛的应用9同时9在A I S 船台和基站中9电子海图也是非常重要的内容O 本文从电子海图在A I S 中的实际应用出发9分析和讨论了电子海图的作用和软件开发技术O A I S 基带处理设计实现方法介绍本文主要针对A I S 基带信号处理的性能技术要求9介绍不同的设计实现方法9并对之进行探讨9希望A I S 基带信号处理以至整个A I S 向更高集成化方向发展O A I S 系统及其关键技术的研究船舶自动识别系统(Aut o m ati c I dentifi cati on S y st e m 9简称A I S )是以自组时分多址(SOTD MA )为核心技术的9用于船舶交通管理系统的岸-船\船-岸9以及船-船之间的通信\辅助导航系统9其最终目的是提高航运的安全O 本文对A I S 系统中典型设备的组成进行了简介9在此基础上对A I S 系统的关键技术9特别是通信技术进行了分析O。

第二章距离高分辨和一维距离像雷达采用了宽频带信号后，距离分辨率可大大提高，这时从一般目标（如飞机等）接收到的已不再是“点”回波，而是沿距离分布开的一维距离像。

雷达回波的性质可以用线性系统来描述，输入是发射脉冲，通过系统（目标）的作用，输出雷达回波。

系统的特性通常用冲激响应（或称分布函数）表示，从发射波形与冲激响应的卷积可得到雷达回波的波形。

严格分析和计算目标的冲激响应是比较复杂的，要用到较深的电磁场理论，不属于本书的范围。

简单地说，雷达电波作用的目标的一些部件对波前会有后向散射，当一些平板部分面向雷达时还会有后向镜面反射；这些是雷达回波的主要部分；此外还有谐振波和爬行波等。

因此，目标的冲激响应（分布函数）可以用散射点模型近似，即目标可用一系列面向雷达的散射点表示，这些散射点位于后向散射较强的部位。

由于谐振波和爬行波的滞后效应，有时也会有少数散射点在目标本体之外。

如上所述，目标的散射点模型显然与雷达的视线向有关，例如当飞机的平板机身与雷达射线垂直时有很强的后向镜面反射，而在偏离不大的角度后，镜向反射射向它方，不为雷达所接收。

目标的雷达散射点模型随视角的变化而缓慢改变，且与雷达波长有关，分析和实验结果表明，在视角变化约10°的范围里，可认为散射点在目标上的位置和强度近似不变。

顺便提一下，前面曾提到微波雷达对目标作ISAR成像，目标须转动3°左右，在分析时用散射点模型是合适的。

虽然目标的散射点模型随视角快得多。

可以想像到，一维距离像是三维分布散射点子回波之和，在平面波的条件下，相当三维子回波以向量和的方式在雷达射线上的投影，即相同距离单元里的子回波作向量相加。

我们知道，雷达对目标视角的微小变化，会使同一距离单元内而横向位置不同散射点的径向距离差改变，从而使两者子回波的相位差可能显著变化。

以波长3厘米为例，若两散射点的横距为10米，当目标转动0.05°时，两者到雷达的径向距离差变化为1厘米，它们子回波的相位差改变240°！由此可见，目标一维距离像中尖峰的位置随视角缓慢变化（由于散射点模型缓变），而尖峰的振幅可能是快变的（当相应距离单元中有多个散射点）。

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别胡玉兰;赵子铭;片兆宇【摘要】雷达目标识别中,提取目标的有效特征将直接影响识别效果.针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性,提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别.利用PCA将三种平移不变特征融合,采用支持向量机算法来实现识别.仿真实验结果表明,该方法不仅降低了目标特征的存储量,同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性,具有较高的识别率和很好的推广性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(034)004【总页数】4页(P52-54,57)【关键词】一维距离像;主成分分析;支持向量机;幅度谱差分特征;中心距特征;功率谱特征【作者】胡玉兰;赵子铭;片兆宇【作者单位】沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159【正文语种】中文【中图分类】TN957.51本文主要针对目标高分辨一维距离像的平移敏感性，提出了一种基于主成分分析方法的多特征融合的目标识别方法。

首先对一维距离像进行预处理，消除一维距离像的噪声干扰并且克服一维距离像的强度敏感性。

在此基础上分别提取具有平移不变性的功率谱特征、中心矩特征及幅度谱差分特征，然后利用PCA方法将以上特征融合作为目标特征，采用支持向量机分类器进行识别分类。

根据实测雷达目标的数据进行多次试验，结果显示，提取的该融合特征与单一特征和串联融合特征相比在减少模板特征向量的个数和测试样本识别的计算量的同时，得到了较高的识别率。

1.1 一维距离像模型当雷达发射信号带宽足够大时，目标尺寸远大于雷达的距离分辨单元，此时雷达回波就是由多个目标散射点子回波组成；同时回波中所呈现的结构反映了目标散射点的分布情况，可用于目标识别［1］，如图1所示。

1.2 数据预处理雷达回波信号经过逆离散傅里叶变换就可以得到目标的一维距离像［2-3］。

基于高分辨距离像的雷达地面目标识别技术在如今日益复杂的地面战场环境下,利用传统雷达信号处理技术已无法实现对地面目标的准确探测,因此对雷达目标识别技术的需求愈加迫切。

高分辨一维距离像可以提供目标在雷达视线上的结构信息,其成像条件简单、容易获取且运算与存储压力小的特点,使得基于高分辨一维距离像的雷达地面目标识别技术受到了广泛的关注和研究。

目前,基于高分辨一维距离像的目标识别技术已经取得了一定的进展与突破,但是针对弹载这一特定的应用场合,目标非合作性导致的训练模板库非完备问题,地面目标相似导致的特征向量低可分性问题,复杂地面战场环境导致的低信噪比与假目标干扰问题,特征空间分布的随机性导致的分类边界不准确问题,严重地影响了目标识别的总体性能。

本论文以实现复杂战场环境下的目标识别为出发点,围绕上述弹载雷达地面目标识别中存在的问题展开研究。

具体包括以下几个方面:1.为解决雷达地面目标高分辨一维距离像识别中,非合作目标模板库非完备的问题,提出一种基于混合模型的雷达非合作目标高分辨一维距离像仿真方法。

本方法基于模型匹配目标识别基本思想,利用有限的目标信息进行建模仿真,从而构建完备的目标训练模板库。

本方法通过构建目标精细化散射点模型,并利用时域高频电磁散射计算方法获得散射点的散射强度,同时基于距离单元服从的统计分布特性,建立散射点间的统计相关性,以实现目标高分辨一维距离像电磁散射特性与统计分布特性的兼顾。

通过与目标实测数据的对比,本方法所生成的目标高分辨一维距离像与实测目标数据具有较高的相似性。

利用本方法生成识别模板库,并基于实测数据进行测试,验证了本方法在目标识别中的有效性。

2.为提取高分辨一维距离像的低维度、高可分性特征,提出基于统计核函数相关判别分析的特征提取算法。

本算法通过对目标高分辨一维距离像距离单元统计特性的分析,分别构建距离单元理想统计模型与非理想统计模型下的统计核函数,对不同统计模型下的目标特性进行描述,从而实现最小信息损失的特征分量提取。