發(fā)布時間：2020-11-19 18:11

　　 逆合成孔徑雷達(ISAR)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,其成像理論和針對ISAR圖像的識別算法已經(jīng)逐步完善,在軍用和民用都有著很大的應用價值。然而隨著全球各國對太空資源逐步重視,對太空資源的開發(fā)已經(jīng)成為熱點,并且今后太空作戰(zhàn)的趨勢逐步加劇,空間目標已經(jīng)成為了雷達領域的研究熱點,其ISAR圖像識別研究也因此愈加有戰(zhàn)略價值。本文針對基于ISAR圖像對空間目標識別分類算法進行了一些研究,主要的研究內(nèi)容如下:(1)空間目標的微多普勒特征分析和提取方法基于短時傅里葉變換對微多普勒現(xiàn)象造成的條紋干擾在信號域進行了去除,同時作為識別空間目標的重要特征之一,采用改進算法對微多普勒頻率進行了估計,研究了針對不同強度的條紋,采用非線性變換來抑制雜波、增強微多普勒的算法。(2)針對ISAR圖像的幾何特征提取算法以提取圖像中空間目標邊緣序列為基礎,采用傅里葉算子和對數(shù)螺旋線算子分別對邊緣進行了處理,使其具有尺寸平移不變的穩(wěn)定性。同時針對ISAR圖像不同于光學圖像,稀疏獨立分散分布的特點,在用canny算子提取邊緣前對圖像進行了膨脹與腐蝕處理,使得到完整閉合的目標輪廓,避免了直接提取輪廓、得到大量閉合橢圓曲線的問題。(3)改進的神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法在訓練分類器時,樣本的類型是有限的,并且具有監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡不能對訓練樣本以外的類別做出判斷。為了改善這種現(xiàn)象,對網(wǎng)絡末端的判斷器進行了改進,要求最大值響應要大于其他內(nèi)分類器的響應值一定閾值,否則判斷該測試樣本為樣本庫之外的目標并交由人工做上標記。網(wǎng)絡具有這一功能使得圖像庫種類更新及時,解決了對新出現(xiàn)的目標勉強識別為庫中目標的問題。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN957.52
【部分圖文】：

g) 載人運載火箭 3D 模型 h) 載人運載火箭散射點仿真結(jié)果圖 2-1 四種空間目標的 3D 模型和它們的散射點坐標仿真結(jié)果2.3 逆合成孔徑雷達的成像原理逆合成孔徑技術指雷達固定在地面上、目標在空中運動的情況下，在成像時間內(nèi)利用傅里葉變換提取目標相對于雷達進行轉(zhuǎn)臺運動而產(chǎn)生的多普勒頻率，來確定目標上該像素在方位向上的位置（在這一過程中相當于雷達天線的孔徑被擴大了）從而提高雷達方位向的距離分辨率的成像技術。與普通的測速測距雷達相比，區(qū)別在于測速測距雷達把目標近似處理為點目標，只關心目標的速度和距離而不關心目標的形狀，這意味著普通雷達僅在距離分辨率上有要求而不保留回波中目標橫向方向（與距離向垂直）的信息。而成像雷達為了捕捉目標形狀的細節(jié)信息，需要目標在雷達視線平面上距離向和方位向兩個方向的二維信息，并且雷達的距離分辨率至少要小于目標的整體大小，才能成功進行成像，這就需要采取一定的信號處理算法去提取目標回波中的方位向信息，提高成像雷達的距離向和方位向的分辨率。

原始的回波信號矩陣如圖2-4 所示，脈沖壓縮后的信號矩陣如圖 2-5 所示。從兩張圖對比中可以看出，脈沖壓縮技術有效地減小了脈寬，大幅度地提高了距離分辨率。

- 14 -圖 2-5 脈沖壓縮后信號位向高分辨2.3 節(jié)分析我們可知，對信號進行方位向的傅里葉變換可以提取目信息從而成像。但從圖 2-5 中可以看出，由于目標在成像時間內(nèi)，回波信號產(chǎn)生了越距離單元徙動的現(xiàn)象，同一散射點的回波分快時間單元，這樣直接在方位向做傅里葉變換會造成明顯的誤差量，這就需要在處理前先對信號進行補償，使信號根據(jù)快時間內(nèi)對齊。本文中對信號先后進行了包絡對齊和相位校正補償以減少響。
【參考文獻】

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本文編號：2890305