本文選題：動(dòng)態(tài)雷達(dá)散射截面 + 小波分析　； 參考：《現(xiàn)代雷達(dá)》2017年01期

【摘要】：工程上常用靜態(tài)雷達(dá)散射截面(RCS)統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,但其可分測(cè)度小,正確識(shí)別率較低。文中在精確獲取目標(biāo)動(dòng)態(tài)RCS序列的基礎(chǔ)上,提出了一種基于離散小波能量的特征提取方法,對(duì)典型飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。首先,根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程設(shè)定五種典型飛機(jī)目標(biāo)的飛行航跡并解算其實(shí)時(shí)飛行坐標(biāo),從而獲取時(shí)變的雷達(dá)視線(xiàn)姿態(tài)角;其次,應(yīng)用多層快速多極子電磁計(jì)算方法仿真各型目標(biāo)的動(dòng)態(tài)RCS數(shù)據(jù);然后,再基于動(dòng)態(tài)RCS序列,計(jì)算其位置、分布等統(tǒng)計(jì)特征,并進(jìn)行小波分解和重構(gòu),提取各型目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征和小波能量特征;最后,采用基于距離的類(lèi)間距離判據(jù),比較兩種特征量的分類(lèi)識(shí)別效果。仿真計(jì)算結(jié)果表明:相對(duì)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特征,離散小波能量特征能完整地體現(xiàn)目標(biāo)的特征,且可分性測(cè)度更大,識(shí)別效果更為理想。
[Abstract]:In engineering, static radar cross section cross section (RCSs) statistics are commonly used for target recognition, but its separable measure is small and the rate of correct recognition is low. Based on the accurate acquisition of target dynamic RCS sequences, a method of feature extraction based on discrete wavelet energy is proposed to classify and recognize typical aircraft targets. Firstly, according to the aerodynamics and kinematics equations, the flight paths of five typical aircraft targets are set up and their real-time flight coordinates are calculated to obtain the time-varying radar line-of-sight attitude angle. The multilayer fast multipole electromagnetic calculation method is used to simulate the dynamic RCS data of various targets, and then, based on the dynamic RCS sequence, the statistical features such as location and distribution are calculated, and the wavelet decomposition and reconstruction are carried out. The statistical features and wavelet energy features of each type of target are extracted. Finally, the classification and recognition effects of the two kinds of feature variables are compared by using the distance based inter-class distance criterion. The simulation results show that compared with the traditional statistical features, the energy features of discrete wavelet can fully reflect the characteristics of the target, and the separability measure is larger, and the recognition effect is more ideal.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372033) 航空基金資助項(xiàng)目(20130196005)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1869278