● 摘要
随着超高带宽雷达成像技术的出现，高分辨雷达目标识别成为感知和识别目标的主流。在传统的基于模型的目标识别方法中，常通过提取散射中心一/二维投影信息与离线建模得到的一维HRRP像/二维ISAR像模型进行匹配，但HRRP/ISAR像只部分地反映了目标的低维投影信息，均对目标姿态敏感且易受环境影响。相比之下，雷达三维重构技术，可重建目标散射中心的三维几何特征，使获得目标信息的全面性和稳定性都大大提高，将有利于雷达目标识别，成为研究重点。本文以HRRP像和ISAR像序列为数据源，重点研究雷达目标的三维重构算法。在散射中心模型基础上，依据雷达一/二维像的产生机理，以及刚体目标的几何不变性特点，利用目标散射中心的一/二维投影信息与目标三维坐标信息之间的对应关系，分别采用解析运算和几何拟合等方法逆向推导，重构出原目标的三维几何结构特征，实现三维重构。主要工作内容如下：首先介绍了HRRP、ISAR对三维目标进行一/二成像的基本原理和投影成像数学模型，并介绍了相应的数据预处理技术，如利用一/二维CFAR处理进行散射中心的提取、采用最近邻滤波进行数据关联等，并给出了相关仿真结果，为后文的分析处理奠定了基础。对基于HRRP像序列的三维重构，本文主要针对未知雷达视角信息条件下的微动目标的三维重构，研究了两种算法：已知微动信息时的一维到高维散射映射图法(One – Two/Three Dimensional Scattering Mapping, OTSM)和未知运动信息时的基于矩阵分解的三维重构方法。文章重点完成了对三维重构算法的原理分析和算法流程的设计，通过仿真数据和电磁计算数据实验验证两种算法的可行性，并利用蒙特卡洛仿真实验对算法性能进行了分析。对基于ISAR像序列的三维重构，通过借鉴计算机视觉领域中提出的正交投影下的矩阵分解方法，将其应用于本文的雷达三维重构中，分别利用仿真数据和电磁计算数据对重构算法进行了验证和分析。最后，采用Matlab GUI设计三维重构算法软件，实现对本文所有研究算法内容进行封装和演示。