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1、基于散射中心特征提取的雷達目標識別方法王文峰孫德軼瞿建新(裝甲兵技術(shù)學(xué)院吉林·長春130117)摘要研究高分辨一維距離像的物理特性，根據(jù)雷達目標散射中心的一般模型和特定條件下簡化模型，利用RELAX方法從高分辨雷達回波中提取目標散射中心分布的位置信息和幅度信息，定義具有平移不變的中心矩特征和只保留散射中心幅度信息的幅度HRRP特征，并將其用于目標識別。通過三類飛機目標外場實測數(shù)據(jù)的識別實驗結(jié)果顯示，上述特征提取方法能夠獲得較好的目標識別率。關(guān)鍵詞雷達目標識別特征提取散射中心一維距離像中圖分類號：TN95文獻標識碼：A0引言于該算法提取模型參數(shù)具有精度高、數(shù)值可靠、對散射中
2、心選隨著寬帶雷達技術(shù)的發(fā)展，寬帶高分辨雷達信號的帶寬擇具有魯棒性等優(yōu)點，而常被用于由多個散射中心組成的雷一般為幾百兆赫茲，分辨單元往往是飛機線尺寸的數(shù)十分之達目標作特征提取。一甚至數(shù)百分之一，相應(yīng)的距離分辨率為亞米級。飛機一類1RELAX算法提取一維散射中心參數(shù)目標己不再是點目標，目標在距離上呈現(xiàn)出多個散射中心，其考慮到接收回波的噪聲，則帶噪聲的雷達目標簡單散射回波是與目標散射中心分布有關(guān)的高分辨一維距離像。高分點模型為辨一維距離像是目標大量散射中心子回波的矢量和在雷達徑∑exp(j2rfkn)+e(n)，n=0，1，?，N一1(1)向上的一維投影，含有目標沿雷達徑向上精
3、密的結(jié)構(gòu)分布，這其中，K表示在特定的目標方位角時雷達照射到的散射種信息對目標識別來說非常重要。因此，提取高分辨一維距點個數(shù)；EtK是第K個散射點回波的復(fù)包絡(luò)，是時間的函數(shù)，表離像的散射中心參數(shù)并將其用于自動目標識別已成為當(dāng)前國示雷達目標強度信息；fK是第K個正弦波頻率，表示距離向位內(nèi)外雷達目標識別研究的一個熱點。置信息；e(n)表示噪聲過程。一般情況下，e(n)為白噪聲。高分辨一維距離像具有很強的方位敏感性、平移敏感性Y=[y0，yl，?，yS—l】和幅度敏感性，而且目標的一維距離像維數(shù)較高，直接用來識∞(丘)=[1，exp(j2rfD，exp(j2(2nf~,))，?，
4、exp(j(N一1)2rcl~)]別很難獲得較好的識別效果。因此，研究高分辨雷達目標特c0=[o(fi)，∞(￡)，?，∞()]征提取和選擇的方法是十分必要的。對于高分辨一維距離像ct=[ct1，0【2，?，】T識別，在進行特征提取時既要考慮對原始距離像的降維，還要于是(1)式可以寫成矩陣形式考慮前文所提到的距離像敏感性，同時還要考慮提取的特征F(2)=∞口+en?是否能夠反映不同目標間的差異，是否有利于提高目標的識別率。而散射中心特征具有明確的物理意義，且可以對原始則通過最小化-+可以得到參數(shù)對C(fl，al，f2，a2，距離像大幅度降維，在識別運算量、系統(tǒng)存儲空間及識
5、別性能lY-toaI?方面都有明顯的優(yōu)點。因此，基于散射中心特征提取方法的，l，，即研究越來越受到學(xué)者們的關(guān)注，發(fā)展了許多從高分辨雷達距{廠五七，)：瓤arg{，}IJ一∞臼I離像中提取目標散射中心的方法。然而其基本的方法分為兩這個參數(shù)估計問題可以用最小二乘方法來求解，下面是種，即非參數(shù)化方法和參數(shù)化方法。本文主要采用參數(shù)化方這個參數(shù)估計具體實現(xiàn)方法。假定參數(shù){fk，ak}。。已經(jīng)估法來提取雷達目標的散射中心，并用于雷達目標識別中。計得到，則由簡單散射點模型重構(gòu)的信號為∑a。c0(f3，由(2)高分辨雷達工作在光學(xué)區(qū)，當(dāng)雷達頻率足夠高時，雷達信式可知，殘差信號為：號波長遠
6、遠小于目標的幾何尺寸，此時，目標的電磁特征可以用許多散射中心回波的矢量和來表示，這些散射中心提供了：一圭q)(4)目標的特征信息，為雷達目標特性分析和目標識別提供了依或∞(fi)o(fi)a~=o()yk據(jù)。本文從簡單散射中心模型理論出發(fā)，利用RELAX算法來其中()(I)()_N，所以a，(5)提取目標散射中心分布的位置信息和幅度信息，然后用得到經(jīng)過計算化簡得的散射中心的位置信息和幅度信息來構(gòu)造中心矩特征向量和幅度HRRP特征向量，再利用線性辨識分析方法(LDA)找到：峨最優(yōu)的分類子空間，從而實現(xiàn)對原始一維距離像降維和特征提取的目的，接著采用最近鄰中心分類器對三種飛機目
7、標的嘴鶘l)=arg“l(fā)(。)一fl外場實測數(shù)據(jù)進行分類，可以得到較好的識別率。本文所采以上是Relax算法基本原理的簡單描述，在數(shù)值計算上，用的RELAX算法是在CLEAN算法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種過程如下：讀入一次距離像回波數(shù)據(jù)X，設(shè)定散射點個數(shù)K和求解簡單散射中心模型參數(shù)的非線性最小二乘松弛算法。由控制收斂條件，一般為(3)式中的均方誤差在相鄰兩次更新中138一科教導(dǎo)刊r電子版·2014年第9期r上一的變化小于給定的閥值。本節(jié)利用RELAX算法提取的參數(shù)是由雷達回波數(shù)據(jù)得步驟1：到的散射中心沿距離向分布的位置和強度信息，可
