高分辨率距離像（High Resolution Range Profile,HRRP）是寬帶雷達(dá)接收到的目標(biāo)后向散射回波在距離單元內(nèi)疊加而成,提供了目標(biāo)散射強(qiáng)度沿雷達(dá)視線的分布情況,具有易于獲取和處理簡單等優(yōu)點(diǎn),因此成為雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。首先介紹了 HRRP相關(guān)背景知識,包括HRRP成像特點(diǎn),基于HRRP的目標(biāo)識別過程中常用的預(yù)處理方法、特征提取方法與分類方法等。在此基礎(chǔ)上,針對姿態(tài)敏感問題,研究了基于奇異點(diǎn)提取目標(biāo)散射中心位置特征的方法。利用奇異點(diǎn)在距離像中表征散射中心的性質(zhì),提取距離像的奇異點(diǎn)構(gòu)建目標(biāo)散射中心位置特征。在仿真實(shí)驗(yàn)中,比較了散射中心位置特征以及奇異點(diǎn)與其他提取散射中心算法的識別性能。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,第一,相對于散射中心強(qiáng)度特征,散射中心位置是一種姿態(tài)更加穩(wěn)健的特征;第二,與其他提取散射中心的算法相比,奇異點(diǎn)能更準(zhǔn)確地提取距離像的強(qiáng)散射中心。針對距離像缺失和平移敏感問題,將核磁共振圖像處理領(lǐng)域的奇異函數(shù)分析模型重構(gòu)思想引入距離像識別。利用奇異譜函數(shù)分析模型能夠從部分譜數(shù)據(jù)重建完整信號的性質(zhì),對原始距離像及其FFT幅度特征進(jìn)行重構(gòu),補(bǔ)全距離像未獲取的頻譜數(shù)... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
    1.2 雷達(dá)高分辨率距離像
    1.3 雷達(dá)高分辨率距離像的識別方法
        1.3.1 預(yù)處理過程
        1.3.2 HRRP的特征提取方法
        1.3.3 HRRP的分類方法
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于奇異點(diǎn)提取散射中心位置特征
    2.1 散射中心位置特征
    2.2 基于奇異點(diǎn)提取散射中心位置特征
    2.3 其他提取散射中心的方法
        2.3.1 RELAX算法
        2.3.2 MUSIC算法
    2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 不同閾值的識別性能
        2.4.2 散射中心位置特征的識別性能
        2.4.3 散射中心位置特征的抗噪性能
        2.4.4 與其他提取散射中心方法比較
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于奇異函數(shù)分析模型的距離像重構(gòu)
    3.1 重構(gòu)方法概述
    3.2 奇異函數(shù)分析模型
        3.2.1 一維奇異函數(shù)分析模型
        3.2.2 二維奇異函數(shù)分析模型
    3.3 高分辨率距離像重構(gòu)
        3.3.1 距離像重構(gòu)分析
        3.3.2 距離像重構(gòu)參數(shù)確定
    3.4 分類器
        3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)
    3.5 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 總結(jié)和展望
    4.1 總結(jié)
    4.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識別方法研究[D]. 杜蘭.西安電子科技大學(xué) 2007
[5]彈道中段目標(biāo)極化域特征提取與識別[D]. 王濤.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和特征融合的高分辨率距離像識別[D]. 殷和義.山東大學(xué) 2018
[2]各向異性散射中心參數(shù)估計(jì)方法研究[D]. 馬蕊.西安電子科技大學(xué) 2017
[3]雷達(dá)恒虛警與旋轉(zhuǎn)類目標(biāo)檢測技術(shù)研究[D]. 鄭瓊.西安電子科技大學(xué) 2011
[4]基于部分頻譜數(shù)據(jù)圖像重構(gòu)的去噪算法[D]. 駱歡.上海交通大學(xué) 2009
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本文編號：3167274