● 摘要
雷达自动目标识别（ATR）是一个极具挑战性的综合性研究课题，涉及到诸多学科及交叉领域方面的理论知识和工程应用背景，关键在于稳健可靠且易于分辨的雷达目标特征的提取和选择，重点在于自动分类识别的有效性的强化和精确度的提高，热点在于目标多特征和多信息的综合和利用，难点在于对目标的联合检测、跟踪和识别，需要坚持不懈地加强理论研究和结构完善，并且逐步将现有理论方法转化为工程技术。随着美国和其他国家的弹道导弹防御系统的研制和部署，对目标识别技术的需求和研究呈逐年加速趋势。基于雷达目标多特征综合识别技术，是未来雷达自动目标识别发展的必然趋势和必由之路。 当前，鉴于模式分类与识别、目标探测与跟踪等技术方法发展相对成熟，理论基础日臻完善，工程实践比较丰富，基于雷达目标多特征综合识别技术的研究重点宜放在雷达目标特征提取与选择、多源信息融合及综合识别等两个大方向上。基于该研究思路和现实背景，本文展开了关于弹道导弹目标识别的几个方面的理论探讨与深入研究，主要工作、贡献及创新点如下： 第一章，绪论全面回顾了雷达自动目标识别的发展历程，总结了雷达目标特征提取及选择方法、自动分类识别方法和多特征综合识别方法。通过对雷达目标识别的核心任务的综合分析，指出了雷达自动目标识别的两个关键问题：一是需要提取能够反映目标本质的且稳定可靠的特征，并实现其从理论化向工程化转变；二是综合利用多种雷达目标特征，通过信息融合来提高自动分类识别的可信度。 第二章，分析总结了基于雷达散射截面（RCS）和高分辨率一维距离像（HRRPs）的特征提取方法。针对各具特性（例如姿态稳定和旋转翻滚等）的特定目标，借鉴语音信处理中的过零率分析法，提出了基于RCS短时过均值率的目标识别方法；针对形体简单且距离像特征不明显的小目标，结合先验知识，提出了距离像类内对称移位法来识别目标。通过实测数据试验，两种方法均有效地完成了对助推段导弹分离后的四类目标的识别。 第三章，深入分析了弹道目标特性及三种所受作用力（升力、阻力和侧向力）和三种系数（升力系数、阻力系数和侧向力系数），定义了再入飞行器目标的弹道系数（质阻比/重阻比），构建了大气密度模型，给出了三种情况（一维、二维和三维）下的目标动力学模型、观测模型和状态模型。将弹道系数作为参量植入到状态向量中，实现了对一维和二维模型下的弹道系数特征提取；推导出弹道系数的表达式，具体地提出了三维模型下的弹道系数估计算法和特征提取方法，并通过仿真试验验证了其有效性，为导弹防御系统区分真假目标提供了重要特征参量。 第四章，探究了雷达目标的五种微动模型（振动、旋转、翻滚、锥旋和加速），分析了目标微动所引起的微多普勒效应的成因。通过理论建模和实际仿真，对雷达目标的微动信号作了详尽分析，指出了信号中所含的三种频率成分（载频、多普勒和微多普勒）。将目标的平均速度、加速度、振动幅度和角速度分别与多普勒频移和微多普勒频移联系起来，运用时-频分析技术进行了研究，并且提出将节约时域法用于微多普勒信号瞬时频率的特征提取算法，相对于原时-频分析方法，能够快速有效地估计出振动周期和频率幅值。在求出多普勒及微多普勒之后，能够很好地推断和估计目标平动以及作微小振动（微动）的状态，从而为雷达自动目标识别提供重要的辅助信息。 第五章，阐述了雷达目标极点特征的电磁机理，指出极点特征提取本身就是一个指数阻尼/衰减信号的参数估计，从而将该电磁物理问题转化为系统辨识及模态分析问题，通过建模估计出幅值、相位、衰减因子和自然频率等四类参数，重点给出了极点特征的提取方法和脉冲波形综合方法。为了工程化应用，参考给出了从雷达目标后时响应回波中提取的极点用于雷达自动目标识别的系统方案，并论证了其可行性。结合相关实验数据结果和理论分析，提炼出关于极点特征提取和目标识别的三种观点。 第六章，指出了基于单一雷达目标特征分类识别所存在的可靠性问题，给出了雷达目标多特征综合识别的途径和方法。在深入分析和比较各种融合算法后，引入模糊积分算法解决了常见融合算法所存在的缺陷，有区别地对待不同证据（信源）的可信度，使基于模糊积分融合模型的综合目标识别优于任何单一证据（信源）所提供的识别信息。对雷达目标进行连续识别时，提出了一种切实可行的用可信度增长模型来提高识别率的原则和方法。 最后，总结了本论文的主要内容和研究工作，分析了研究中不足之处，并对今后进一步的研究作出了展望。