空间目标高分辨距离像识别及微动特征提取方法研究

摘要

利用宽带高分辨距离像（HRRP）和窄带微动特征进行空间目标识别是雷达目标识别领域的研究热点，本论文针对这两方面开展研究，主要内容概括为如下两点：
　　1、对于卫星目标的识别，主要面临两方面的问题:（1）测试样本信噪比较低可能会降低识别性能；（2）识别阶段大量的模板导致计算量巨大。本文结合贝叶斯稀疏表示算法，对高分辨距离像数据进行去噪预处理，利用重构误差对去噪性能进行量化分析，通过比较测试样本去噪预处理前后的识别率结果，说明去噪处理对识别性能的影响。结合方位角信息，对经过去噪预处理的测试样本进行目标识别，在减少计算量的同时也可提高识别性能。
　　2、针对表面光滑的空间圆台目标，研究进动时窄带回波微多普勒时频曲线的提取方法。相对于传统的锥体目标，圆台的散射点增多，因此，先提取回波中频点，再对频点进行关联以拟合微多普勒时频曲线的方法效果较差。本文首先对圆台目标电磁回波进行时频分析,说明等效散射点模型对圆台目标的适用性，并对圆台目标尺寸和雷达视线对遮挡效应的影响进行分析。利用广义参数化时频分析时频分辨率高的优点，通过设置合适的核函数形式，并结合多分量信号分解，提取目标各散射点时频曲线，最后基于各散射点时频曲线估计目标参数。

目录

声明

插图索引

表格索引

符号对照表

缩略语对照表

第一章 绪论

1.1 空间目标识别的背景

1.2 空间目标识别的研究现状

1.3 本文的主要内容和结构安排

第二章 空间目标高分辨距离像识别方法

2.1 引言

2.2 基于贝叶斯稀疏表示的高分辨距离像去噪方法

2.3 结合姿态角信息的目标识别方法

2.4 仿真实验和分析

2.5 本章小结

第三章 空间圆台目标的微多普勒频率提取与参数估计

3.1 引言

3.2 空间圆台目标建模及微动特性分析

3.3基于调频Relax算法的微多普勒曲线提取方法

3.4 基于广义参数化时频分析的微多普勒曲线提取方法

3.5 结合弹道信息的空间圆台目标参数估计

3.6 仿真实验和分析

3.7 本章小结

第四章 结束语

4.1 全文内容总结

4.2 工作展望

参考文献

致谢

作者简介