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空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别

作 者: 李会丽
导 师: 宿富林
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 空间目标识别 逆合成孔径雷达 特征提取 最近邻模糊分类器 支持向量机
分类号: TN957.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
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内容摘要


自20世纪60年代以来,战争感知对信息获取提出越来越高的要求,雷达自动目标识别(ATR)这一新的研究领域应运而生。高分辨雷达的发展为ATR的研究提供了强有力的技术支持。空间技术和电子技术的日益发展,也使空间目标识别技术受到了越来越多的关注。逆合成孔径雷达(ISAR)图像反映了目标的精细结构特征,有利于实现目标的特征提取和分类识别。因此,本文基于仿真的空间目标ISAR像及实测的飞机ISAR像,重点研究了ISAR像的特征提取和目标分类两个方面的相关理论与技术,主要工作内容如下:首先,基于ISAR成像的基本原理建立空间目标的成像模型。在建立空间目标三维散射点阵模型的基础上,利用距离-多普勒算法对空间目标进行成像仿真,建立目标识别数据库。其次,研究了基于ISAR像的特征提取,利用小波分解原理,首先提取二维小波变换后四个子图的奇异值特征,并阐释了一种新的小波系数融合的特征提取方法;然后在分析经典的主成分分析(PCA)方法的基础上,提出了结合小波低频子带的PCA方法;最后,研究了小波模极大值矩特征和不变矩、目标的形状及散射特征所组成的组合特征的有效性。然后,介绍了最近邻模糊分类器(NNFC)的基本原理,并把NNFC用于ISAR像的目标分类。分别用ISAR的实测数据和空间目标的ISAR仿真数据对它的分类性能进行了研究。实验结果表明,最近邻模糊分类器能够有效解决多种不同类型特征进行串联组合的ISAR目标识别问题。最后,介绍了支持向量机的分类算法原理,并重点研究了多项式核及径向基函数核支持向量机。利用上述特征提取方法,对基于ISAR像实测数据的识别仿真结果进行了详细的分析,并深入研究了不同特征提取方法对识别率的影响。比较了各种算法的分类性能,把较优的组合算法用于空间目标的仿真数据的识别中,取得了较好的识别效果,从而验证了本文算法的有效性。并给出了本文的结论。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-16
  1.1 课题背景及研究意义  9-10
  1.2 雷达目标识别系统的组成  10-11
  1.3 基于ISAR 像的雷达目标识别技术的发展现状  11-13
  1.4 模式识别技术及其在雷达目标识别中的应用  13-14
  1.5 论文主要研究内容及安排  14-16
第2章 空间目标的ISAR 成像仿真  16-28
  2.1 引言  16
  2.2 空间目标的距离-多普勒成像  16-21
  2.3 ISAR 像实验数据  21-27
    2.3.1 空间目标的ISAR 成像仿真数据描述  21-26
    2.3.2 实测ISAR 像数据描述  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章 ISAR 像的特征提取  28-52
  3.1 引言  28
  3.2 小波变换在ISAR 像特征提取中的应用  28-33
    3.2.1 二维离散小波变换  29-31
    3.2.2 实验中使用的小波基  31-32
    3.2.3 ISAR 图像的小波分解  32-33
  3.3 基于小波变换的奇异值特征提取  33-35
    3.3.1 奇异值特征提取  33-34
    3.3.2 奇异值降维压缩  34-35
  3.4 基于小波系数融合的特征提取  35-36
  3.5 结合小波低频子带的主成分分析  36-41
    3.5.1 离散K-L 变换  36-37
    3.5.2 基于WPCA 方法的目标特征提取  37-41
  3.6 基于小波和矩的特征提取  41-48
    3.6.1 Hu不变矩理论  41-43
    3.6.2 基于小波模极大值构造小波矩  43-48
  3.7 组合特征提取  48-51
    3.7.1 不变矩特征  48
    3.7.2 JEM 调制特征  48-50
    3.7.3 目标的形状及散射特征  50-51
  3.8 本章小结  51-52
第4章 基于组合特征和NNFC 的ISAR 像目标识别  52-59
  4.1 引言  52
  4.2 最近邻模糊分类器  52-55
  4.3 ISAR 像目标识别仿真实验  55-58
    4.3.1 ISAR 像实测数据识别  55-57
    4.3.2 空间目标的ISAR 像仿真数据识别  57-58
  4.4 本章小结  58-59
第5章 基于SVM 的ISAR 像目标识别  59-75
  5.1 引言  59
  5.2 支持向量机  59-61
  5.3 支持向量机模型的选择  61-62
  5.4 ISAR 像目标识别仿真实验  62-73
    5.4.1 ISAR 像实测数据识别仿真  62-68
    5.4.2 各种算法的性能分析  68-69
    5.4.3 空间目标ISAR 像识别仿真  69-73
  5.5 本章小结  73-75
结论  75-77
参考文献  77-81
攻读学位期间发表的学术论文  81-83
致谢  83

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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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