逆合成孔徑雷達（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像與識別技術(shù)在精準制導(dǎo)、反導(dǎo)反衛(wèi)、空間預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測等軍民領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。在實際觀測場景中,由于被觀測目標的高機動、非合作性和觀測環(huán)境的復(fù)雜、不確定性,導(dǎo)致傳統(tǒng)識別手段無法滿足ISAR機動目標自動識別的高精度與近實時處理需求。為了解決這一問題,有必要對機動目標回波信號的快速高效處理進行更加深入的研究,并進一步探索對目標更多維度信息的挖掘與利用。針對以上需求,論文擬圍繞成像和識別這兩個處理階段,開展系統(tǒng)建模、成像算法和識別技術(shù)的研究,以期取得較高的精度指標和較好的實時性能之間的折中。論文通過優(yōu)化成像環(huán)節(jié)中補償算法的精度和計算復(fù)雜度,來提高成像質(zhì)量和處理實時性,以提升識別前置輸入信息的特征傳遞效能;利用機器深度學(xué)習(xí)挖掘樣本多維特征信息,以減小識別性能對成像質(zhì)量以及人工特征工程的強依賴性,從整體上提升系統(tǒng)在復(fù)雜應(yīng)用場景下的識別能力。論文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:（1）ISAR系統(tǒng)的機動目標回波特性建模、成像算法研究及優(yōu)化設(shè)計。根據(jù)經(jīng)典二維轉(zhuǎn)臺模型和合成孔徑二維分辨原理,明晰ISAR系統(tǒng)... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：164 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

美國KREMS基地4款大型測量雷達及其工作頻段分布（升級前）

第1章緒論-7-了世界首部可獲得空間目標二維ISAR圖像的高分辨寬帶雷達ALCOR。隨后，KREMS基地又陸續(xù)部署了ALTAIR相參式測量跟蹤雷達、TRADEX目標識別雷達、MMW毫米波雷達，工作頻段從VHF、UHF、L、S、C逐漸增至X、Ka、W等高波段[12]，如圖1-1所示。除KREMS基地外，美國為LSSC系統(tǒng)陸續(xù)建造和部署了磨石山雷達MHR、著名的“干草堆”遠距離成像雷達HLRIR、Haystack輔助雷達HAX和Firepond激光雷達等[68]。其中，HLRIR是世界上首部具有實用價值的高分辨ISAR成像系統(tǒng)。2010年5月，美國為HLRIR增加了W波段載頻92~100GHz、帶寬8GHz的高功率毫米波天線.技術(shù)升級后的雷達稱為HUSIR[69]，能同時工作在X波段和W波段，已達到1.87cm的超高距離分辨率和3cm的成像分辨率，是目前世界上具有最高分辨率的地面監(jiān)視雷達。圖1-2展示了隨著美國雷達不斷升級的分辨率對同一衛(wèi)星模型的成像結(jié)果，可以看出，更高質(zhì)量的成像結(jié)果能夠展現(xiàn)目標更加豐富的細節(jié)信息。圖1-1美國KREMS基地4款大型測量雷達及其工作頻段分布（升級前）Fig.1-14large-scaleradarsdeployedintheKREMSbaseandtheirfrequency(beforeupgrade)圖1-2美國成像雷達不斷升級的分辨率[68]Fig.1-2TheupgradingresolutionofUSimagingradar德國FGAN高頻物理研究所于20世紀60年代建造的TIRA雷達是目前歐空局“未來歐洲空間目標探測系統(tǒng)（EuropeanSpaceSurveillanceSystem，ESSS）”

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文-16-圖1-6通用的基于ISAR圖像視覺特征的目標識別方案Fig.1-6GeneralschemeoftargetrecognitionbasedonvisualfeaturesofISARimage在以上通用的識別方案中，無論是人工特征工程還是機器學(xué)習(xí)，現(xiàn)有的研究方法在本質(zhì)上均是借鑒了光學(xué)圖像的特征處理方法，即遵循“獲取圖像——特征提泉—分類判決”的處理流程。但合成孔徑技術(shù)成像與光學(xué)成像在原理與特性方面都存在較大的差異性，使得利用ISAR成像技術(shù)生成的圖像與傳統(tǒng)光學(xué)圖像承載的目標特征有較大不同。例如，成像結(jié)果所傳遞的目標特征的穩(wěn)定性與可分性往往具有較強的姿態(tài)敏感性、算法敏感性，高機動目標的成像甚至出現(xiàn)散焦、模糊、翻轉(zhuǎn)、不連續(xù)等情況，產(chǎn)生嚴重的特征畸變，為有效的特征提取帶來了巨大的挑戰(zhàn)。雖然近幾年一些研究者們探索了利用機器學(xué)習(xí)直接對圖像中的目標特征信息進行智能的表達和提取，以擺脫人工特征提取算子在處理畸變特征時的局限性，但是，這些嘗試并沒有突破單表征樣本驅(qū)動識別網(wǎng)絡(luò)的局限性。在一些極端復(fù)雜的觀測條件下，觀測目標高機動場景或樣本分布不均勻等情況下，目前的識別方案很難保持較好的識別魯棒性。因此，有必要探索如何利用機器學(xué)習(xí)進一步挖掘目標回波信息中包含的更多維度原始信息，以打破現(xiàn)有識別手段的局限性。1.4主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排論文圍繞基于ISAR系統(tǒng)的成像與識別性能提升的需求，從成像和識別兩個串行的技術(shù)環(huán)節(jié)出發(fā)，以提高成像質(zhì)量、優(yōu)化算法復(fù)雜度和挖掘樣本多維特征信息為切入點，開展對復(fù)雜不確定條件下機動目標的高精度、快速成像與識別技術(shù)的具體研究。論文的總體框架和研究路線如圖1-7所示。論文各章的主要研究內(nèi)容安排如下。第2章為后續(xù)章節(jié)各部分研究內(nèi)容的展開建立研究基矗首先對ISAR觀測系?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]雷達目標識別技術(shù)研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用[J]. 宋歌,賈鑫,張勇順,毛鑫峰.  信息與電腦(理論版). 2017(18)
[2]SAR圖像質(zhì)量評價綜述[J]. 王哲遠,李元祥,郁文賢.  遙感信息. 2016(05)
[3]基于ISAR像的艦船目標識別技術(shù)研究[J]. 侯穎妮,楊予昊,李士國,江濤.  現(xiàn)代雷達. 2016(03)
[4]雷達目標識別技術(shù)研究進展及發(fā)展趨勢分析[J]. 劉韻,林杰.  通訊世界. 2016(04)
[5]基于GPU的后向投影SAR成像算法[J]. 姜曉龍,王建,宋千,周智敏.  雷達科學(xué)與技術(shù). 2014(04)
[6]太赫茲極高分辨力雷達成像試驗研究[J]. 蔡英武,楊陳,曾耿華,黃祥,王成,江舸,李如忠,陶榮輝,張健,周傳明,姚軍.  強激光與粒子束. 2012(01)
[7]太赫茲頻段的近程ISAR成像系統(tǒng)[J]. 陸繼珍,皮亦鳴.  半導(dǎo)體技術(shù). 2009(06)
[8]基于圖像熵的逆合成孔徑雷達干擾效果評估方法[J]. 崔瑞,薛磊.  現(xiàn)代防御技術(shù). 2009(01)
[9]雷達反導(dǎo)與林肯實驗室[J]. 史仁杰.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2007(11)
[10]俄羅斯的空間目標監(jiān)視、識別、探測與跟蹤系統(tǒng)[J]. 魏晨曦.  中國航天. 2006(08)

博士論文
[1]太赫茲SAR成像運動補償及成像算法研究[D]. 王照法.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]高速旋轉(zhuǎn)目標逆合成孔徑雷達成像方法[D]. 寧宇.西安電子科技大學(xué) 2019
[3]基于ISAR像的雷達目標識別算法研究[D]. 王芳.南京理工大學(xué) 2017
[4]高分辨SAR/ISAR成像信號補償新技術(shù)研究[D]. 周芳.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]空天目標逆合成孔徑雷達成像新方法研究[D]. 白雪茹.西安電子科技大學(xué) 2011
[6]ISAR目標運動參數(shù)估計及成像技術(shù)研究[D]. 李亞超.西安電子科技大學(xué) 2008
[7]分數(shù)階Fourier變換在逆合成孔徑雷達成像處理中的應(yīng)用[D]. 尹治平.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于反投影（BP）技術(shù)的空間目標ISAR成像方法研究[D]. 肖冬玲.南京航空航天大學(xué) 2017
[2]寬帶雷達數(shù)據(jù)采集與實時成像處理技術(shù)研究[D]. 李衛(wèi)星.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號：3054188