【摘 要】
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雷达自动目标识别的发展对于打赢现代战争具有重要意义。合成孔径雷达(SAR)作为战场感知传感器,具有全天候全天时不间断工作的能力,并可在方位向和距离向进行高分辨二维成像
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雷达自动目标识别的发展对于打赢现代战争具有重要意义。合成孔径雷达(SAR)作为战场感知传感器,具有全天候全天时不间断工作的能力,并可在方位向和距离向进行高分辨二维成像。在无法获取真实雷达飞行数据的条件下,进行计算机仿真模拟回波不仅使研究成本大为降低而且可以更为深入地探讨合成孔径雷达成像机理和验证成像算法。粒子群优化算法(PSO)是一种高性能而且易于实现的优化算法,鲁棒性强,对于复杂线性及非线性问题都具有较强的寻优能力。 基于合成孔径雷达自动目标识别系统的设计,综合了电磁散射理论、雷达成像理论、数字图像处理理论、人工智能技术等多种学科领域知识。基于上述领域,本文主要工作如下: 1.采用现今广为使用且成熟的距离多普勒(RD)算法,对点目标及点阵目标进行合成孔径雷达成像。仿真过程中对距离徙动进行了校正。仿真结果显示,不仅各点目标位置得到精确定标,并且各项成像参数也满足理论要求。 2.对面目标和典型三维人造目标进行建模,采用Kirchhoff小面元近似理论,计算地面目标的后向散射系数,获取场景的散射回波,并利用距离多普勒算法进行成像处理。仿真计算中真实模拟了实际合成孔径雷达的工作过程,其抗噪性能良好,并反映了阴影效应、迎坡缩短效应、星辉现象等成像特征。 3.提取合成孔径雷达灰度图像的Hu不变矩和Zernike不变矩组成混合矩作为特征模板构建模板库,采用基于粒子群算法的相关系数分类器处理测试样本,对典型面目标取得了良好的识别效果。
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