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空中目标特征检测与分类识别算法研究

发布时间:2020-10-18 11:51
   空中目标凭借高机动性和高灵活度等特点,在战场上承担了多种重要任务,得以广泛的应用。对空中目标的检测及分类识别研究不仅有助于及时发现入侵目标,达到防空预警的效果,而且能获得目标的类别及武器挂载等细节信息,为战场指挥提供技术支撑。然而随着战场电磁环境的复杂化和目标类型的增多,在低空环境中出现了悬停直升机此类的慢速飞行目标,低空环境较强的噪声或干扰会掩盖目标回波,导致常规检测算法检测性能不佳。针对常规门限检测算法的局限性和空中目标分类识别的迫切需求,本文从目标对回波的调制特性着手研究,在对空中目标回波特征分析与提取的基础上,对低空慢速目标的特征检测及空中目标分类识别展开研究。具体而言,论文的研究内容包含以下三个部分:1、根据目标的微动模型,对窄带雷达体制下三种飞机目标的回波展开特征分析。首先分析了直升机、螺旋桨和喷气式三类飞机目标的微动模型,并进行仿真实验生成回波数据。通过对回波数据的分析发现,三类飞机目标对回波的调制特性均表现为较强的平动机身分量和占一定比例的微动分量,不同目标的差异性主要体现在微动分量上。然后依据这一特性,对各类目标的回波进行了包括回波波形特征、体现微动特性的时频特征在内的多种特征的分析,以反映回波的调制特性。最后,着重研究了直升机桨叶形状这一细节特征对回波微多普勒特性的影响,结合理论与实测数据展开分析,指出了其潜在的利用价值。2、针对传统的目标检测算法并未考虑到目标对回波的调制特性这一问题,对低空慢速目标展开特征检测研究。针对目标回波与噪声或干扰在调制特性上表现的差异性,重点研究了回波的特征分布情况,对比分析多种特征的可分性。依据特征分析的结果,本文选取了能够体现目标调制特性的特征量,设计了一种可适用于低空目标的特征检测方法。将所提方法应用于回波数据的处理时,处理结果表明,本文所提方法可有效实现低空慢速目标的检测。3、基于对实测数据的特征分析,对窄带雷达体制下直升机、螺旋桨及喷气式飞机三类目标的分类与直升机识别展开研究。通过对三类目标实测回波数据的分析发现,不同类型目标其回波的微多普勒调制特征表现出较大的差异性。根据这一特性,对目标回波进行了多种特征提取,在特征分析的基础之上选取了可分性较好的一些特征量,并提出了一种多特征联合的目标分类算法。在分类的基础之上,利用不同型号直升机目标回波的微多普勒特性差异,提出了一种基于时频特征的直升机识别方法。对实测数据的处理表明本文所提算法能有效实现目标的分类及识别。
【学位单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TN957.51;E91
【部分图文】:

特征分布,回波,情况,时频


44(7)相位相对量+时频谱密度+时频谱通量 (8)频域波形熵+时频谱密度+时频谱通量图4.2 三种回波的特征分布情况由上述特征分布情况可知,总体而言,目标与噪声对雷达回波的调制作用体现出较大的差异性 对于每种回波特征具体而言,目标与噪声的调制特性呈现出不同的规律 通过对时域特征的分布情况进行分析可以发现,目标与噪声的时域特征出现了混叠,这表明仅仅利用时域特征难以直接实现目标的检测 进一步分析可知,噪声较大的特点即为随机性,所以其回波在时域表现为较大的随机性,相对应地会产生很大的相位相对量和较大的时域波形熵 对于目标而言,其在窄带雷达体制下的回波由其上各个散射点回波叠加所得
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本文编号:2846261

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