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基于ISAR的機(jī)動(dòng)目標(biāo)快速成像與識(shí)別技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-02-27 11:50
  逆合成孔徑雷達(dá)(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像與識(shí)別技術(shù)在精準(zhǔn)制導(dǎo)、反導(dǎo)反衛(wèi)、空間預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測(cè)等軍民領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。在實(shí)際觀測(cè)場(chǎng)景中,由于被觀測(cè)目標(biāo)的高機(jī)動(dòng)、非合作性和觀測(cè)環(huán)境的復(fù)雜、不確定性,導(dǎo)致傳統(tǒng)識(shí)別手段無(wú)法滿足ISAR機(jī)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的高精度與近實(shí)時(shí)處理需求。為了解決這一問(wèn)題,有必要對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)的快速高效處理進(jìn)行更加深入的研究,并進(jìn)一步探索對(duì)目標(biāo)更多維度信息的挖掘與利用。針對(duì)以上需求,論文擬圍繞成像和識(shí)別這兩個(gè)處理階段,開(kāi)展系統(tǒng)建模、成像算法和識(shí)別技術(shù)的研究,以期取得較高的精度指標(biāo)和較好的實(shí)時(shí)性能之間的折中。論文通過(guò)優(yōu)化成像環(huán)節(jié)中補(bǔ)償算法的精度和計(jì)算復(fù)雜度,來(lái)提高成像質(zhì)量和處理實(shí)時(shí)性,以提升識(shí)別前置輸入信息的特征傳遞效能;利用機(jī)器深度學(xué)習(xí)挖掘樣本多維特征信息,以減小識(shí)別性能對(duì)成像質(zhì)量以及人工特征工程的強(qiáng)依賴性,從整體上提升系統(tǒng)在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下的識(shí)別能力。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)ISAR系統(tǒng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)回波特性建模、成像算法研究及優(yōu)化設(shè)計(jì)。根據(jù)經(jīng)典二維轉(zhuǎn)臺(tái)模型和合成孔徑二維分辨原理,明晰ISAR系統(tǒng)... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】:164 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

基于ISAR的機(jī)動(dòng)目標(biāo)快速成像與識(shí)別技術(shù)研究


美國(guó)KREMS基地4款大型測(cè)量雷達(dá)及其工作頻段分布(升級(jí)前)

雷達(dá)圖,雷達(dá),成像,美國(guó)


第1章緒論-7-了世界首部可獲得空間目標(biāo)二維ISAR圖像的高分辨寬帶雷達(dá)ALCOR。隨后,KREMS基地又陸續(xù)部署了ALTAIR相參式測(cè)量跟蹤雷達(dá)、TRADEX目標(biāo)識(shí)別雷達(dá)、MMW毫米波雷達(dá),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(guó)為L(zhǎng)SSC系統(tǒng)陸續(xù)建造和部署了磨石山雷達(dá)MHR、著名的“干草堆”遠(yuǎn)距離成像雷達(dá)HLRIR、Haystack輔助雷達(dá)HAX和Firepond激光雷達(dá)等[68]。其中,HLRIR是世界上首部具有實(shí)用價(jià)值的高分辨ISAR成像系統(tǒng)。2010年5月,美國(guó)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(jí)后的雷達(dá)稱為HUSIR[69],能同時(shí)工作在X波段和W波段,已達(dá)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(dá)。圖1-2展示了隨著美國(guó)雷達(dá)不斷升級(jí)的分辨率對(duì)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(biāo)更加豐富的細(xì)節(jié)信息。圖1-1美國(guó)KREMS基地4款大型測(cè)量雷達(dá)及其工作頻段分布(升級(jí)前)Fig.1-14large-scaleradarsdeployedintheKREMSbaseandtheirfrequency(beforeupgrade)圖1-2美國(guó)成像雷達(dá)不斷升級(jí)的分辨率[68]Fig.1-2TheupgradingresolutionofUSimagingradar德國(guó)FGAN高頻物理研究所于20世紀(jì)60年代建造的TIRA雷達(dá)是目前歐空局“未來(lái)歐洲空間目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)(EuropeanSpaceSurveillanceSystem,ESSS)”

光學(xué)圖,視覺(jué)特征,目標(biāo)識(shí)別,圖像


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(jué)特征的目標(biāo)識(shí)別方案Fig.1-6GeneralschemeoftargetrecognitionbasedonvisualfeaturesofISARimage在以上通用的識(shí)別方案中,無(wú)論是人工特征工程還是機(jī)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(biāo)特征有較大不同。例如,成像結(jié)果所傳遞的目標(biāo)特征的穩(wěn)定性與可分性往往具有較強(qiáng)的姿態(tài)敏感性、算法敏感性,高機(jī)動(dòng)目標(biāo)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(yán)重的特征畸變,為有效的特征提取帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。雖然近幾年一些研究者們探索了利用機(jī)器學(xué)習(xí)直接對(duì)圖像中的目標(biāo)特征信息進(jìn)行智能的表達(dá)和提取,以擺脫人工特征提取算子在處理畸變特征時(shí)的局限性,但是,這些嘗試并沒(méi)有突破單表征樣本驅(qū)動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的局限性。在一些極端復(fù)雜的觀測(cè)條件下,觀測(cè)目標(biāo)高機(jī)動(dòng)場(chǎng)景或樣本分布不均勻等情況下,目前的識(shí)別方案很難保持較好的識(shí)別魯棒性。因此,有必要探索如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)一步挖掘目標(biāo)回波信息中包含的更多維度原始信息,以打破現(xiàn)有識(shí)別手段的局限性。1.4主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排論文圍繞基于ISAR系統(tǒng)的成像與識(shí)別性能提升的需求,從成像和識(shí)別兩個(gè)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(diǎn),開(kāi)展對(duì)復(fù)雜不確定條件下機(jī)動(dòng)目標(biāo)的高精度、快速成像與識(shí)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?jī)?nèi)容安排如下。第2章為后續(xù)章節(jié)各部分研究?jī)?nèi)容的展開(kāi)建立研究基矗首先對(duì)ISAR觀測(cè)系?

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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[5]空天目標(biāo)逆合成孔徑雷達(dá)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(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)及成像技術(shù)研究[D]. 李亞超.西安電子科技大學(xué) 2008
[7]分?jǐn)?shù)階Fourier變換在逆合成孔徑雷達(dá)成像處理中的應(yīng)用[D]. 尹治平.中國(guó)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(biāo)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(dá)數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)成像處理技術(shù)研究[D]. 李衛(wèi)星.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號(hào):3054188

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