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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

空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别

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