在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,新型武器的使用往往能達(dá)到出其不意的效果,及時(shí)準(zhǔn)確快速的處理雷達(dá)數(shù)據(jù),判斷空中目標(biāo)就顯得尤為重要。散射中心模型是用來描述雷達(dá)目標(biāo)的電磁散射特性的重要工具,是目標(biāo)特性分析的研究基礎(chǔ),寬角域的目標(biāo)散射中心分布能反映目標(biāo)的精確幾何信息。通過對目標(biāo)散射中心數(shù)據(jù)的聚類分析處理,可以更直觀地分析未知目標(biāo)的結(jié)構(gòu)特征,從而快速識別判斷未知空中目標(biāo)。然而,傳統(tǒng)的聚類方法在處理雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)往往效果不理想,流形學(xué)習(xí)方法是最近十幾年來逐漸發(fā)展起來的一種降維算法,在高維非線性數(shù)據(jù)處理方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)算法在處理數(shù)據(jù)的速度上相對較快,采用深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征也能夠提高聚類精度。本文通過將流形學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)聚類算法融合,完成寬角域散射中心數(shù)據(jù)的降維與聚類,以及提出了兩種基于深度學(xué)習(xí)的散射中心數(shù)據(jù)聚類算法,并將其應(yīng)用在典型體的結(jié)構(gòu)特性研究中,旨在實(shí)現(xiàn)具有高性能的散射中心寬角域關(guān)聯(lián)算法,為目標(biāo)散射特性寬角域參數(shù)化建模提供技術(shù)支撐。主要研究內(nèi)容如下:（1）為了研究典型體散射中心的散射特性,本課題首先分析了幾種現(xiàn)有的散射中心模型的理論框架,對典型體散射中心參數(shù)化模型理論的發(fā)展過程進(jìn)行了梳理,分析... 

【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)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SLICY模型結(jié)構(gòu)示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-12-幅三維圖像所需要的數(shù)據(jù)量大大減校設(shè)定中心頻率f為10GHz，在方位角0°~360°下提取散射中心數(shù)據(jù)，方位角的采樣間隔為1°。上述過程中產(chǎn)生的散射中心數(shù)據(jù)非常大，共2105915*7組數(shù)據(jù)。不同行對應(yīng)著不同的散射中心，每一行的7個(gè)數(shù)據(jù)分別對應(yīng)著每個(gè)散射中心的7個(gè)參數(shù)，分別為：入射角（°）、方位角（°）、散射中心三維位置x（m）、散射中心三維位置y（m）、散射中心三維位置z（m）、散射中心幅度（m）、彈射次數(shù)。得到如圖2-3所示的三維散射中心分布。圖2-3SLICY模型三維散射中心分布圖SLICY模型的三維散射中心的每組數(shù)據(jù)都包含了方位俯仰角度、三維坐標(biāo)位置以及反射次數(shù)等信息。根據(jù)SLICY模型散射的特點(diǎn)，為了更好地對散射中心進(jìn)行分類，首先應(yīng)將數(shù)據(jù)按照反射次數(shù)進(jìn)行分類，分為一次反射、二次反射以及三次反射，如圖2-4所示。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-14-（c）三次反射點(diǎn)圖2-4按不同反射次數(shù)分類的三維散射中心示意圖圖2-4（a）中為一次反射點(diǎn)，一次反射點(diǎn)多分布在兩圓柱底端及二面角和三面角的頂點(diǎn)部位；圖2-4（b）中為二次反射點(diǎn)，二次反射點(diǎn)多分布在SLICY模型的各條棱上；圖2-4（c）中為三次反射點(diǎn)，三次反射點(diǎn)多分布在兩圓柱之間及角反射器的底部位置。2.3散射中心的典型角散射現(xiàn)象對于復(fù)雜的目標(biāo)來說，大多數(shù)散射中心特征只在有限的跨度內(nèi)可見。而且與不同散射機(jī)制相關(guān)的散射中心的角散射現(xiàn)象也不同。如圖2-5給出了角反射器、頂帽結(jié)構(gòu)和平板等幾種典型散射結(jié)構(gòu)的不同角散射現(xiàn)象。為了便于說明，本研究僅在XY投影平面上繪制了散射中心的三維空間位置。a）三面體散射中心的角散射現(xiàn)象

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的K-means聚類算法研究[J]. 楊慧婷,楊文忠,殷亞博,許超英.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(08)
[2]基于模糊綜合評判的車輛目標(biāo)SAR仿真圖像評估方法[J]. 胡利平,劉錦帆,王洪葉,閆華,殷紅成.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2019(03)
[3]大規(guī)模數(shù)據(jù)集聚類算法的研究進(jìn)展[J]. 何玉林,黃哲學(xué).  深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版). 2019(01)
[4]基于目標(biāo)屬性散射中心模型的正向參數(shù)化建模[J]. 謝若晗,何思遠(yuǎn),朱國強(qiáng),張?jiān)迫A.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(12)
[5]一種寬角域散射增強(qiáng)超表面的研究[J]. 豐茂昌,李勇峰,張介秋,王甲富,王超,馬華,屈紹波.  物理學(xué)報(bào). 2018(19)
[6]一種基于HRRP的三維散射中心提取方法[J]. 崔閃,李勝,閆華.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]基于PCA和PSO-SVM的手寫數(shù)字識別應(yīng)用研究[J]. 張校非,白艷萍,郝巖.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2017(07)
[8]基于三維電磁散射參數(shù)化模型的SAR目標(biāo)識別方法[J]. 文貢堅(jiān),朱國強(qiáng),殷紅成,邢孟道,楊虎,馬聰慧,閆華,丁柏圓,鐘金榮.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2017(02)
[9]基于SAR數(shù)據(jù)的三維散射中心模型位置重構(gòu)方法[J]. 劉曉明,文貢堅(jiān),鐘金榮.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2013(02)
[10]基于非線性流形學(xué)習(xí)的ISAR目標(biāo)識別研究[J]. 何強(qiáng),蔡洪,韓壯志,尚朝軒.  電子學(xué)報(bào). 2010(03)

博士論文
[1]光學(xué)區(qū)雷達(dá)目標(biāo)三維散射中心重構(gòu)理論與技術(shù)[D]. 周劍雄.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
[2]光學(xué)區(qū)雷達(dá)目標(biāo)結(jié)構(gòu)成像的理論及其在雷達(dá)目標(biāo)識別中的應(yīng)用[D]. 姜衛(wèi)東.中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2000

碩士論文
[1]基于模型的高維數(shù)據(jù)聚類方法綜述[D]. 秦川.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2019
[2]Kmeans算法與群體智能算法（PSO）融合的研究與應(yīng)用[D]. 徐艷.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2019
[3]雷達(dá)目標(biāo)散射中心成像及其應(yīng)用研究[D]. 趙敏.電子科技大學(xué) 2019
[4]基于并行SBR的電大尺寸目標(biāo)近場電磁散射研究[D]. 劉祥.西安電子科技大學(xué) 2018
[5]高維數(shù)據(jù)的降維及聚類方法研究[D]. 孫喜利.蘭州大學(xué) 2016
[6]基于降維的聚類分析算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳永勝.北京郵電大學(xué) 2016
[7]基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維的研究[D]. 唐文俊.廣東工業(yè)大學(xué) 2012
[8]基于散射中心模型的高分辨雷達(dá)目標(biāo)識別方法研究[D]. 秦敬喜.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008



本文編號：3472772