题目：目标电磁散射特性静动态一致性评估关键技术研究

目标电磁散射特性在隐身与反隐身技术中有着重要的研究价值，也是雷达信息系统的一个重要组成部分。外场及内场的测量是获取目标电磁散射特性的主要手段,然而该方法需耗费大量的人力物力及时间。计算电磁学以及计算机技术的不断发展使得理论建模和仿真计算逐渐成为获取目标电磁散射特性的另外一种方式，且在资源需求上远小于实际测量，因而成为了该领域的研究热点。

尽管理论建模与仿真计算具有测量无法比拟的优势，但在实际环境中目标电磁散射的测量值通常具有更大的应用价值与可信度，因而与测量结果的一致性程度一直是仿真计算性能的主要评估标准。除了目标结构，材料以及背景环境复杂度的不断提升给电磁仿真计算提出了更大的挑战，还存在其他若干因素造成了目标电磁散射特性测量和仿真结果之间的差异。其中以运动目标的姿态不确定性对电磁散射特性造成的影响尤为显著，是测量仿真结果之间误差的主要来源之一。本论文围绕这一问题对目标静/动态电磁散射特性的一致性评估进行了以下几个方面的研究：

1.以图形电磁计算(GRECO)为基础，应用“似静法”对运动目标电磁散射特性仿真计算进行了建模。利用GRECO运算速度快适用于大规模仿真的特点，结合蒙特卡洛仿真方法构建了存在姿态不确定性的运动目标动态电磁散射特性仿真分析平台。

2.采用统计分析的方法研究了姿态不确定性对复杂目标窄/宽带电磁散射特性的影响，并对不同条件下目标似静/扰动散射特性差异的分布形式进行了分析和归纳。

3.数据的比对评估是一致性研究的核心问题。本论文将FSV评估方法成功引入到电磁散射数据的评估当中，并结合该领域数据的分布特性，对该方法进行了诸多改进与拓展，实现了对RCS，高分辨距离像以及二维散射图像的有效评估，完善了目标电磁散射一致性评估平台。

4.雷达目标识别是本研究课题的一个主要应用方向。本论文选取了雷达目标高分辨距离像作为目标识别特征，概述了该研究领域的发展历程及遇到的问题，将统计学习理论中的支持向量机技术应用于复杂目标的距离像识别中，构建了以支持向量机为核心的动目标识别平台。

    5.特征提取技术目前被广泛应用于众多模式识别问题中，作为数据预处理的有效手段，特征提取对于分类器识别性能及效率的提升起到了积极的作用。本论文对特征提取技术中的三类典型代表：主成分分析法，Fisher线性判别法以及独立成分分析法的基本原理及相互关联进行了简介，将其作为数据预处理工具与支持向量机结合实现对目标的识别，从识别效率的提升，抗噪声性能以及算法效率三个方面对这几种方法进行了研究。