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宽带雷达目标距离像识别研究

作　者: 付建胜
导　师: 杨万麟
学　校: 电子科技大学
专　业: 信息获取与探测技术
关键词: 雷达目标识别 高分辨距离像 特征提取 多智能体技术 辨别信息
分类号: TN957.52
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


现代雷达技术的兴起为雷达目标识别提供了强有力的技术支撑。通过宽带雷达获取的高分辨距离像反映了目标散射点沿雷达视线的径向距离分布细节，不仅提供了比低分辨雷达目标回波更多的特征信息，而且还避免了二维或三维成像过程中复杂的运动补偿和过多的成像耗时，具有易于获取和处理的独特优势。因此，近年来基于高分辨距离像的目标识别受到了雷达科技工作者的广泛关注。本文主要集中于特征提取和分类识别这两个环节，层层深入地展开对雷达多目标距离像识别理论及技术的相关研究。主要工作和创新概括如下：（1）针对经典核方法中大散布矩阵特征分解的运算压力问题，提出了两种基于扩展二分类辨别单元的核方法。这两种核方法均采用了“一对一”策略，通过拆分和重组，将大散布矩阵划分成若干小散布矩阵，并分别按串联和并联方式进行组合。实验结果表明，这两种核方法均能有效降低训练耗时，并能改善识别性能，非常适用于多目标识别。（2）针对多目标识别中辨别信息的质量和数量孰重孰轻问题，设计出三种辨别信息提取模型，即：被动识别和总体挑选类中绝对辨别信息（Passive recognitionand General selection for Among-class absolute discriminant information, PGA）模型、被动识别和个体挑选类间相对辨别信息（Passive recognition and Individual selectionfor Between-class relative discriminant information, PIB）模型以及主动识别和个体挑选类间相对辨别信息（Active recognition and Individual selection for Between-classdiscriminant information, AIB）模型。理论分析表明：PGA模型侧重于辨别信息的质量，而PIB和AIB模型侧重于辨别信息的数量。（3）将广义辨别分析（Generlized DiscriminantAnalysis, GDA）应用于PIB和AIB模型中，由此产生了两种针对辨别信息数量的核方法，即：基于PIB模型的GDA（PIB-based GDA, PIB-GDA）和基于AIB模型的GDA（AIB-based GDA,AIB-GDA）。与GDA比较，这两种核方法不仅能大幅降低训练耗时，还能提取更多辨别信息，具有良好的识别性能。（4）对多智能技术进行了归纳和总结，并设计出一种多智能体识别模型。将GDA用于模型实现，由此产生了一种PIB-GDA与GDA并联组合的新方法，即综合GDA（Synthetic-GDA, S-GDA）算法。实验结果表明，S-GDA能实现PIB-GDA与GDA在识别性能上的优势互补。（5）依据三种基本组合结构，本文提出了四种组合核方法。它们是，1.并联结构：基于核Fisher辨别（Kernel Fisher Discriminant, KFD）的多类综合辨别分析（KFD-based Multiclass Synthetical DiscriminantAnalysis, KFD-MSDA）和全局分布式KFD（Global Distributed KFD, G-DKFD）；2.串联结构：基于多KFD的LDA（Multi KFD-based LDA, MKFD-LDA）；3.混合结构：核混合辨别分析（KernelMixed Discriminant Analysis, KMDA）。实验结果表明，这四种组合核方法的识别性能从高到低依次为KFD-MSDA、G-DKFD、KMDA、MKFD-LDA，其中KMDA与GDA的识别性能相当。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-15
第一章 绪论  15-37
  1.1 研究背景  15-16
  1.2 雷达目标识别概述  16-23
    1.2.1 雷达目标回波信号简析  16-17
    1.2.2 雷达目标识别系统的基本框架  17-20
    1.2.3 雷达目标识别技术回顾  20-23
  1.3 宽带雷达目标距离像识别研究评述  23-29
    1.3.1 HRRP 的特征  23-25
    1.3.2 特征提取方法概述  25-27
    1.3.3 目标分类技术概述  27-29
  1.4 实验数据、方法和目的说明  29-35
    1.4.1 仿真飞机目标数据及实验方法  29-32
    1.4.2 实测飞机目标数据及实验方法  32-34
    1.4.3 实验数据的预处理  34-35
  1.5 本文的主要内容和创新之处  35-37
第二章 基于两类扩展方式的雷达目标距离像识别方法  37-62
  2.1 引言  37-38
  2.2 核方法的基本思想、Fisher 准则及核散布矩阵  38-43
    2.2.1 基本思想  38-40
    2.2.2 Fisher 准则  40-41
    2.2.3 核散布矩阵  41-43
  2.3 基于扩展散布矩阵的核方法  43-48
    2.3.1 KPCA  44-45
    2.3.2 KDA 和 GDA  45-47
    2.3.3 KDDA 和 GDDA  47-48
  2.4 基于扩展辨别单元的核方法  48-53
    2.4.1 SVM  49-50
    2.4.2 D-GDA  50-52
    2.4.3 A-DKFD  52-53
  2.5 实验和分析  53-61
    2.5.1 针对目标类别数的实验性能检验和分析  53-56
    2.5.2 针对噪声的实验性能检验和分析  56-58
    2.5.3 针对训练样本统计特征的实验性能检验和分析  58-61
  2.6 本章小结  61-62
第三章 基于辨别信息分析的雷达目标距离像识别方法  62-89
  3.1 引言  62-63
  3.2 辨别信息分析  63-67
    3.2.1 辨别信息的构成  64-65
    3.2.2 辨别信息的类型  65-66
    3.2.3 辨别信息的提取  66-67
  3.3 辨别信息提取模型  67-74
    3.3.1 PGA 模型  69
    3.3.2 PIB 模型  69-71
    3.3.3 AIB 模型  71-72
    3.3.4 模型的辨别信息分析  72-74
  3.4 模型实现方法  74-78
    3.4.1 GDA 在 PGA 模型中的应用  74
    3.4.2 GDA 在 PIB 模型中的应用  74-75
    3.4.3 GDA 在 AIB 模型中的应用  75-78
  3.5 实验和分析  78-87
    3.5.1 针对目标类别数的实验性能检验和分析  79-81
    3.5.2 针对噪声的实验性能检验和分析  81-83
    3.5.3 针对训练样本统计特征的实验性能检验和分析  83-86
    3.5.4 针对高斯核参数的实验性能检验和分析  86-87
  3.6 本章小结  87-89
第四章 基于多智能体技术的雷达目标距离像识别方法  89-120
  4.1 引言  89-90
  4.2 多智能体技术概述  90-100
    4.2.1 Agent 理论基础  91-95
    4.2.2 MAS 理论简介  95-100
    4.2.3 多 Agent 技术的特点及优势  100
  4.3 MAS 识别模型  100-104
    4.3.1 可行性分析  100-101
    4.3.2 Agent 识别模型  101-102
    4.3.3 MAS 识别模型  102-104
  4.4 模型实现方法  104-112
    4.4.1 ITA Agent 的运行细节  105-108
    4.4.2 PRA Agent 的运行细节  108-111
    4.4.3 算法和模型分析  111-112
  4.5 实验和分析  112-119
    4.5.1 针对目标类别数的实验性能检验和分析  113-115
    4.5.2 针对噪声的实验性能检验和分析  115-117
    4.5.3 针对训练样本统计特征的实验性能检验和分析  117-119
  4.6 本章小结  119-120
第五章 基于算法模块组合的雷达目标距离像识别方法  120-131
  5.1 引言  120-121
  5.2 算法模块组合  121-125
    5.2.1 并联型  121-122
    5.2.2 串联型  122-124
    5.2.3 混合型  124-125
  5.3 实验和分析  125-130
    5.3.1 针对目标类别数的实验性能检验和分析  125-127
    5.3.2 针对噪声的实验性能检验和分析  127-129
    5.3.3 针对训练样本统计特征的实验性能检验和分析  129-130
  5.4 本章小结  130-131
第六章 总结和展望  131-134
  6.1 全文内容总结  131-132
  6.2 未来工作展望  132-134
致谢  134-135
参考文献  135-152
攻博期间取得的研究成果  152-154

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 数据、图像处理及录取
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