题目：基于高距离分辨率像的雷达目标识别方法研究

迄今世界各国已形成共识，各种高精尖武器系统要充分发挥作用，必须有可靠的识别系统，因此需要采用各种高新技术来提高识别系统的效能。本文是基于“十五”空军武器装备预研项目“机载远距非合作目标识别技术研究”而进行的，为加快发展我国的雷达目标识别技术并装备部队，提供理论和技术基础。本文的主要研究任务包括两个方面：机载脉冲多普勒雷达在高脉冲重复频率工作模式下实现飞机目标的一维高距离分辨率像，以及利用得到的距离像进行目标识别的新方法。 当机载脉冲多普勒雷达在高脉冲重复频率工作模式下对远距非合作目标进行高距离分辨率成像时，会产生一系列的问题和难点。因此，设计合适的波形，保证成像时的雷达作用距离；解决距离模糊与目标的快速运动对成像的影响；以及在搜索状态下实时完成成像和雷达对准目标技术等是研究的关键问题。基于本项目研究合作单位现有雷达的技术条件，提出了采用三阶段波形成像的方法，解决脉冲多普勒雷达与高距离分辨率成像的兼容性问题。然后采用由北京航空航天大学隐身及反隐身研究中心和电磁工程实验室提供的四种飞机模型的重点散射源二维分布测试数据进行仿真实验，获取目标的高距离分辨率像。 目标特征的提取与选择和基于目标特征的分类方法是雷达目标识别研究的两个主要内容。高距离分辨率像反映了目标中包含的强散射中心的数目、散射中心的相对位置以及散射强度的相对大小等目标形状及结构特征，而且获取可信的一维高分辨距离像要比得到聚焦后的微波二维像容易得多，所以基于高距离分辨率像进行雷达目标识别是一种有效手段。但是一维距离像具有平移变化与方位敏感等不利于识别的因素，因此必须进行特征提取。 在提取目标特征的研究中，本文提出将语音信号处理中的积谱特征引入雷达目标一维距离像识别领域，由于积谱能够结合距离像的幅度谱与相位谱信息，更充分地表示目标的形状信息，所以是一种有利于目标识别的特征。 另外，在提取平移不变特征的研究中，本文提出把语音识别中的差分功率谱特征和同态信号处理中的微分复倒谱特征用于雷达目标距离像的识别问题，因为差分功率谱不仅可以保持目标的谱信息，而且对具有平坦谱的噪声有良好的抗噪性，所以具有较好的识别性能。 本文选择多层前馈神经网络完成目标一维距离像及其特征的分类任务，通过仿真实验比较了标准BP算法及其改进算法的识别性能，并分析了影响识别结果的各种因素。其中RPROP（resilient propagation）算法是一种对雷达目标距离像识别具有良好性能的方法，但RPORP算法仍然可能会陷入局部极小点，为使网络避免收敛于局部极小点，SARPROP（simulated annealing resilient propagation）算法在权值更新过程中引入了模拟退火和权值衰减算法，该算法可以获得更高的识别率并增强神经网络的鲁棒性。 对于目标一维距离像的方位敏感问题，本文对三种联合跟踪与识别算法进行了综述。联合跟踪与识别技术可以应用目标类型知识改善跟踪可靠性，同时，从跟踪中得到目标行为特性，提高目标识别概率。最后，对地面目标的检测及跟踪识别技术做了评述。