逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,其成像理論和針對(duì)ISAR圖像的識(shí)別算法已經(jīng)逐步完善,在軍用和民用都有著很大的應(yīng)用價(jià)值。然而隨著全球各國(guó)對(duì)太空資源逐步重視,對(duì)太空資源的開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為熱點(diǎn),并且今后太空作戰(zhàn)的趨勢(shì)逐步加劇,空間目標(biāo)已經(jīng)成為了雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其ISAR圖像識(shí)別研究也因此愈加有戰(zhàn)略價(jià)值。本文針對(duì)基于ISAR圖像對(duì)空間目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)算法進(jìn)行了一些研究,主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)空間目標(biāo)的微多普勒特征分析和提取方法基于短時(shí)傅里葉變換對(duì)微多普勒現(xiàn)象造成的條紋干擾在信號(hào)域進(jìn)行了去除,同時(shí)作為識(shí)別空間目標(biāo)的重要特征之一,采用改進(jìn)算法對(duì)微多普勒頻率進(jìn)行了估計(jì),研究了針對(duì)不同強(qiáng)度的條紋,采用非線性變換來(lái)抑制雜波、增強(qiáng)微多普勒的算法。(2)針對(duì)ISAR圖像的幾何特征提取算法以提取圖像中空間目標(biāo)邊緣序列為基礎(chǔ),采用傅里葉算子和對(duì)數(shù)螺旋線算子分別對(duì)邊緣進(jìn)行了處理,使其具有尺寸平移不變的穩(wěn)定性。同時(shí)針對(duì)ISAR圖像不同于光學(xué)圖像,稀疏獨(dú)立分散分布的特點(diǎn),在用canny算子提取邊緣前對(duì)圖像進(jìn)行了膨脹與腐蝕處理,使得到完整閉合的目標(biāo)輪廓,避免了直接提取輪廓、得到大量閉合橢圓曲線的問(wèn)題。(3)改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí),樣本的類(lèi)型是有限的,并且具有監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能對(duì)訓(xùn)練樣本以外的類(lèi)別做出判斷。為了改善這種現(xiàn)象,對(duì)網(wǎng)絡(luò)末端的判斷器進(jìn)行了改進(jìn),要求最大值響應(yīng)要大于其他內(nèi)分類(lèi)器的響應(yīng)值一定閾值,否則判斷該測(cè)試樣本為樣本庫(kù)之外的目標(biāo)并交由人工做上標(biāo)記。網(wǎng)絡(luò)具有這一功能使得圖像庫(kù)種類(lèi)更新及時(shí),解決了對(duì)新出現(xiàn)的目標(biāo)勉強(qiáng)識(shí)別為庫(kù)中目標(biāo)的問(wèn)題。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TN957.52
【部分圖文】：

g) 載人運(yùn)載火箭 3D 模型 h) 載人運(yùn)載火箭散射點(diǎn)仿真結(jié)果圖 2-1 四種空間目標(biāo)的 3D 模型和它們的散射點(diǎn)坐標(biāo)仿真結(jié)果2.3 逆合成孔徑雷達(dá)的成像原理逆合成孔徑技術(shù)指雷達(dá)固定在地面上、目標(biāo)在空中運(yùn)動(dòng)的情況下，在成像時(shí)間內(nèi)利用傅里葉變換提取目標(biāo)相對(duì)于雷達(dá)進(jìn)行轉(zhuǎn)臺(tái)運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生的多普勒頻率，來(lái)確定目標(biāo)上該像素在方位向上的位置（在這一過(guò)程中相當(dāng)于雷達(dá)天線的孔徑被擴(kuò)大了）從而提高雷達(dá)方位向的距離分辨率的成像技術(shù)。與普通的測(cè)速測(cè)距雷達(dá)相比，區(qū)別在于測(cè)速測(cè)距雷達(dá)把目標(biāo)近似處理為點(diǎn)目標(biāo)，只關(guān)心目標(biāo)的速度和距離而不關(guān)心目標(biāo)的形狀，這意味著普通雷達(dá)僅在距離分辨率上有要求而不保留回波中目標(biāo)橫向方向（與距離向垂直）的信息。而成像雷達(dá)為了捕捉目標(biāo)形狀的細(xì)節(jié)信息，需要目標(biāo)在雷達(dá)視線平面上距離向和方位向兩個(gè)方向的二維信息，并且雷達(dá)的距離分辨率至少要小于目標(biāo)的整體大小，才能成功進(jìn)行成像，這就需要采取一定的信號(hào)處理算法去提取目標(biāo)回波中的方位向信息，提高成像雷達(dá)的距離向和方位向的分辨率。

原始的回波信號(hào)矩陣如圖2-4 所示，脈沖壓縮后的信號(hào)矩陣如圖 2-5 所示。從兩張圖對(duì)比中可以看出，脈沖壓縮技術(shù)有效地減小了脈寬，大幅度地提高了距離分辨率。

- 14 -圖 2-5 脈沖壓縮后信號(hào)位向高分辨2.3 節(jié)分析我們可知，對(duì)信號(hào)進(jìn)行方位向的傅里葉變換可以提取目信息從而成像。但從圖 2-5 中可以看出，由于目標(biāo)在成像時(shí)間內(nèi)，回波信號(hào)產(chǎn)生了越距離單元徙動(dòng)的現(xiàn)象，同一散射點(diǎn)的回波分快時(shí)間單元，這樣直接在方位向做傅里葉變換會(huì)造成明顯的誤差量，這就需要在處理前先對(duì)信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償，使信號(hào)根據(jù)快時(shí)間內(nèi)對(duì)齊。本文中對(duì)信號(hào)先后進(jìn)行了包絡(luò)對(duì)齊和相位校正補(bǔ)償以減少響。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2890305