（信息与通信工程专业论文）空间目标rcs特征参数提取技术研究.pdf

国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 摘要 空间监测是关系国家安全的重要领域，也是开发和利用空间资源的重要基础。 空间监测雷达是用于空间目标探测与识别的重要工具之一，是目前实现空间监测 的重要手段。雷达散射截面积( i 硷s ) 是大多数空间监测雷达都可以获取的重要特 征，它与空间目标的运动姿态、结构、尺寸等固有属性有关。提取空间目标r c s 的特征参数是用于辅助空间目标识别的关键技术之一。 本文从物理域和变换域两个角度对空间目标r c s 特征参数提取技术进行了研 究，开展的工作和取得的成果包括以下几个方面。 首先，分析了空间目标的电磁散射特性、空间目标的运动姿态对其r c s 的影 响。介绍了空间目标r c s 的预估技术和r c s 数据的实际获取方法。在此基础上， 归纳总结了常用的空间目标r c s 特征参数提取技术。 其次，研究了空间目标r c s 的物理域特征提取技术。提出了基于多重自相关 和f 检验法的空间目标r c s 周期特征提取方法。该方法利用多重自相关对r c s 序 列进行周期性滤波，然后利用f 检验法提取r c s 序列的精确周期，并给出该周期 的置信度，实测数据的周期提取结果验证了该方法的有效性。之后，提出了基于 椭球模型的空间目标尺寸估计方法。根据理论分析得出，对椭球的r c s 测量数据 的均值将其进行划分后所得到两部分数据的长度与椭球的偏心率之间存在着对应 关系。在此基础上，基于空间目标为椭球体的假设，利用最小方差准则对空间目 标长短轴尺寸进行估计，最后通过实测数据验证了该方法的有效性。 最后，研究了空间目标r c s 的变换域特征提取方法。提出了一种基于空间目 标r c s 概率分布的统计特征提取方法。该方法根据统计模型可以描述r c s 起伏的 特性，将r c s 序列变换为概率分布曲线，在此基础上，利用图像处理中纹理特征 的提取技术获取了r c s 直方图的六个统计特征，然后用b p 神经网络的识别结果验 证了特征的有效性。之后，提出了基于r c s 时频图的特征提取方法。通过二次型 时频分布将r c s 的细节特征展现在频率一时间二维平面上，然后从矩阵和图像两 个角度提取了九个特征参数，并用实测数据验证了方法的可行性。 主题词：r c s 空间目标特征提取物理域变换域周期提取尺寸估 计概率分布时频分布 第i 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 a b s t r a c t s p a c es u r v e i l l a n c ei sac r u c i a lf i e l df o rn a t i o n a ls e c u r i t ya sw e l la sa ni m p o r t a n t f o u n d a t i o nf o rt h ee x p l o i t a t i o na n da p p l i c a t i o no fs p a c er e s o u r c e s p a c es u r v e i l l a n c e r a d a ri so n eo fm o s ti m p o r t a n ti n s t r u m e n t sf o rs p a c et a r g e td e t e c t i o na n d r e c o g n i t i o n ， a n ds of a ri st h em a i ni n s t r u m e n ta p p l i e di ns p a c es u r v e i l l a n c e a sak i n do fi m p o r t a n t s i g n a t u r ei n f o r m a t i o n ，r a d a rc r o s ss e c t i o n ( r c s ) c a nb ea v a i l a b l ef o rt h em o s to fs p a c e s u r v e i l l a n c er a d a r ，a n dt h er c so fas p a c et a r g e ti s g e n e r a l l yr e l a t e dt ot h ed i s t i n c t a t t r i b u t eo ft h et a r g e t , s u c ha sp o s t u r e ，s t r u c t u r e ，s i z e t h e r e f o r e ，e x t r a c t i n gt h er c s c h a r a c t e r i s t i c sp a r a m e t e ro fs p a c et a r g e t st oa s s i s tt a r g e tr e c o g n i t i o np l a y sak e yr o l ei n s p a c et a r g e tr e c o g n i t i o n s o m ek e yt e c h n i q u e sf o rt h er c sc h a r a c t e r i s t i c sp a r a m e t e re x t r a c t i o no fs p a c e t a r g e t si nt e r m so fp h y s i c a ld o m a i na n dt r a n s f o 衄d o m a i na r es t u d i e di nt h i sd i s s e r t a t i o n t h em a i nw o r k sa n dt h ec o n t r i b u t i o n sc a nb es u m m a r i z e da sf o l l o w s f i r s t l y ，t h ee l e c t r o m a g n e t i cs c a t t e r i n gc h a r a c t e r i s t i c so fs p a c et a r g e t s ，t h e f l u c t u a t i o no ft h er c si n t r o d u c e db ym o t i o n a lp o s t u r eo fs p a c et a r g e t sa r ea n a l y z e d r c s p r e d i c t i o no fs p a c et a r g e ti ss t u d i e d ，a n dt h ep r a c t i c a lr c sa c q u i s i t i o nt e c h n o l o g y i sa l s oi n t r o d u c e d b a s e do nt h e s ew o r k s ，c o m m o nm e t h o d sf o rt h er c sc h a r a c t e r i s t i c s p a r a m e t e re x t r a c t i o no fs p a c et a r g e t sa r es u m m a r i z e d ，c o n c l u d e da n dc l a s s i f i e d s u b s e q u e n t l y ，t h er c sc h a r a c t e r i s t i c se x t r a c t i o no fs p a c et a r g e t si nt h ep h y s i c a l d o m a i na r es t u d i e d b a s e do nm u l t i p l ea u t oc o r r e l a t i o na n dft e s tm e t h o d ，t h e p e r i o d i c i t yc h a r a c t e r i s t i c so fs p a c et a r g e t sr c si se x t r a c t e d c o a r s ep e r i o d i c i t yi s o r i g i n a l l yf i l t e r e df r o mr c su s i n gm u l t i p l ea u t o c o r r e l a t i o nm e t h o d ，a n dt h e np r e c i s e p e r i o d i c i t yi so b t a i n e du s i n gft e s tm e t h o da sw e l la st h ec o n f i d e n c ei se v a l u a t e d t h i s m e t h o di sv e r i f i e db ym e a s u r e dd a t a s i z ee s t i m a t i o no fs p a c et a r g e t sb a s e do nr c s s t a t i s t i cc h a r a c t e r i s t i c so fe l l i p s o i dm o d e li sp r o p o s e d i nt h i sm e t h o d ，t h es p a c et a r g e ti s s i m p l i f i e dt oa ne l l i p s o i dm o d e l b ya n a l y z i n gt h er c ss e r i e so fe l l i p s o i d ，w ef o u n d t i l a tt h em e a nv a l u eo fr c ss e r i e ss p l i t st h ew h o l ed a t ai n t ot w op a r t s a n dt h er a t i oo f t h en u m b e ro ft h et w op a r t si se q u a lt ot h ee l l i p s o i d se c c e n t r i c i t yr a t i o a c c o r d i n gt o t h ec h a r a c t e r i s t i c s ，t h es p a c et a r g e t sl o n ga n ds h o r ta x i si se s t i m a t e dt h r o u g hm i n i m u m v a r i a n c ep r i n c i p l e m e a s u r e de x p e r i m e n tv e r i f i e st h ev a l i d i t yo ft h i sm e t h o d f i n a l l y ，s p a c et a r g e t sr c s c h a r a c t e r i s t i c si nt h et r a n s f o i t nd o m a i ni se x t r a c t e da r e s t u d i e d t h es t a t i s t i cc h a r a c t e r i s t i c sa r ee x t r a c t e db a s e do np r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o no f s p a c et a r g e t sr c s b a s e do nt h es t a t i s t i cr a n d o mc h a r a c t e r i s t i c so fr c sf l u c t u a t i o n , r c ss e r i e si st r a n s f o r m e dt o p r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o nc u r v e ，a n ds i xs t a t i s t i c s c h a r a c t e r i s t i c sa r ee x t r a c t e df r o mt h eh i s t o g r a mo fr c su s i n gt h et e x t u r ee x t r a c t i o n m e t h o d s p a c et a r g e t sa r ec l a s s i f i e dt h r o u g hb pn e u r a ln e t w o r ku s i n gm e a s u r e dd a t a a n dt h er e s u l tv e r i f i e st h e s ec h a r a c t e r i s t i c s v a l i d i t yf o rc l a s s i f i c a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s 第i i 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 e x t r a c t i o nm e t h o do fs p a c et a r g e t sr c sb a s e do nt i m e f r e q u e n c yd i s t r i b u t i o ni sa l s o p r o p o s e d q u a d r a t i cf o r mt i m e f r e q u e n c yt r a n s f o r mi sp e r f o r m e do nr c so fs p a c e t a r g 乩a n dc o n s e q u e n t l yp r o p e r t yd e t a i lo fi si sm a n i f e s t e di nt i m e - f r e q u e n c yp l a n e t h e nn i n ec h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r si nt e r m so fm a t r i xa n di m a g ea l ee x t r a c t e da n dt h e v a l i d i t yo fm e t h o di st e s t i f i e db ym e a s u r e de x p e r i m e n t k e yw o r d s ：r c ss p a c et a r g e t c h a r a c t e r i s t i c se x l ：r a c t i o n p h y s i c a l d o m a i n t r a n s f o r md o m a i n p e r i o d i c i t ye x t r a c t i o n s i z ee s t i m a t i o n p r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o nt i m e - f r e q u e n c yd i s t r i b u t i o n 第i i i 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 表目录 表3 1 周期性估计结果2 4 表3 2 仿真空间目标模型的尺寸估计2 9 表3 3 国际空间站的尺寸估计结果3 0 表3 4l c s 4 标校星的尺寸估计结果3 0 表4 1 空间目标识别结果对比3 9 表4 2 空间目标识别结果对比一4 6 第1 i i 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 图目录 图1 1 论文的组织结构6 图2 1m s a t 卫星模型1 4 图2 2m s a t 卫星r c s 随俯仰角变化图( 方位角9 0 度) 1 4 图3 1 原始r c s 序列与三次自相关后的序列2 2 图3 2 三组实测r c s 数据2 3 图3 3 空间目标简化椭球模型2 5 图3 4 偏心率不同的r c s 曲线：2 5 图3 5 椭球的理论r c s 值2 7 图3 6 椭球的实际偏心率与估计偏心率2 7 图3 7 实测r c s 数据与重排后的r c s 数据一2 8 图3 8 空间目标模型与r c s 序列2 9 图3 9 空间站实测r c s 数据3 0 图3 1 0l c s 4 标校星的实测r c s 数据3 0 图4 1 不同空间目标r c s 概率分布图3 5 图4 2 四类目标基于r c s 的统计特征3 7 图4 3b p 神经网络模型3 8 图4 4 四类空间目标的w i g n e r v i l l e 分布等高线4 3 第1 v 页 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文题目： 学位论文作者签名：疆筮4 一日期：一1 年月箩日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留，使用学位论文的规定。本人授权 国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书。) 学位论文题目： 学位论文作者签名：兰垒= 邋一日期：w ，彳年月，日 作者指导教师签名：主腿豆：日期：如口夕年 f 月j ， 日 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景和意义 空间是全人类共同的宝贵资源，更是关系国家安全和政治、经济利益的重要 领域。随着空间技术的迅速发展，空间资源的开发和利用已成为促进国家经济社 会发展的重要力量。然而，日益频繁的空间活动导致了空间碎片的大量出现，开 展空间活动的环境不断恶化对空间目标监测提出了迫切需求。空间目标监测作为 空间态势感知、在轨安全防护以及空间攻防对抗等战略任务的支撑，是保障航天 活动安全、维护国家空间利益的前提和基础。 国外在空间目标监测、编目和识别领域具备相当强的能力，很多空间目标监 测系统已经投入实际应用。美国从上世纪六十年代就开始建设“空间探测与跟踪 系统【l 】”( s p a c ed e t e c t i o na n dt r a c k i n gs y s t e m ，简称s p a d a t s ) ，该系统包括美 国空军的“空间跟踪系统 ( s p a c et r a c ks y s t e m ，简称s t s ) 、美国海军的“海 军空间监视系统 ( n a v a ls p a c es u r v e i l l a n c e ，简称n a v s p a s u r ) 以及其它可用 于空间监视的系统，如“国防支援计划 ( d e f e r i s es u p p o r tp r o g r a m ，简称d s p ) 等。欧洲出于自身的空间安全与空间应用的强烈需求，也在逐步构建独立于美国 的空间目标监测网。该空间目标监测网主要由属于法国的双基地雷达系统 g r a v e s 、属于德国的t i r a 跟踪与成像雷达系统、属于欧洲非相干散射测量组织 的e i s c a t 脉冲雷达以及遍布欧洲各国的用于深空探测的光学监测系统所组成【2 1 。 空间监测系统的建立是各个国家在进行各类空间活动时的基础性工作，是一项包 含目标探测和捕获、目标轨道确定、目标编目以及目标特性识别等任务的复杂系 统。建立自主的空间目标监测体系是增强我国争夺空间资源、获取空间优势能力 的重要举措，对我国掌控和利用空间资源有着极其重要的意义。 空间目标识别技术是空间监测系统的关键技术之一，其主要作用是对太空中 的卫星、碎片、导弹、空间站、飞船和陨石等空间目标进行探测和跟踪，提取出 目标的特征信息，进而实现对各种空间目标的识别。雷达作为空间目标信息获取 的主要传感器之一，具有实时性强、作用距离远、全天候全天时工作的特点，在 空间目标识别中发挥着重要作用。大型空间目标监测雷达是进行空间目标监测和 识别的重要工具，目标的雷达特征包括窄带雷达散射截面积( r a d a rc r o s ss e c t i o n o r r c s ) 、一维距离像、二维三维雷达图像以及极化特征等。低分辨率雷达是空间监 测系统中的重要组成部分，研究低分辨率雷达的目标识别技术，充分挖掘窄带雷 达的目标识别潜力，具有非常重要的意义。雷达散射截面积( r c s ) 刻画了雷达目 标对于入射电磁波的散射能力，是目标的一种等效面积【3 j 。r c s 反映了目标的尺寸、 第1 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 形状等结构特征，是大部分空间监测雷达都可以获取的重要特征信号。目前利用 窄带雷达获取的空间目标r c s 序列来估计目标的形状和尺寸是各国空间监测系统 中常用的方法之一【4 】。空间监测系统的任务量大、实时性要求比较高，在监测过程 中都采用高分辨成像技术对目标进行成像识别成本太高，也是不必要的。r c s 作 为窄带信息，数据量小、处理技术相对简单。空间目标r c s 特征提取技术是充分 利用r c s 特征的基础，在空间目标识别、碎片编目、航天器的规避防护等方面都 有重要应用。尤其是基于r c s 实时性和数据量小的特点，利用获取的r c s 数据， 提取空间目标的特征参数，进行辅助判别，然后再引导其它监测设备跟踪监视。 这样能够大大提高空间监测的效率，也实现了信息的充分利用，而大量基于窄带 信号体制下的空间监测，对于r c s 特征提取技术的研究更是现实需求，因此研究 基于r c s 的空间目标特征提取和识别对发展空间目标监测技术，促进空间技术进 步具有重要意义。 1 2 空间目标r c s 特征提取技术研究现状与发展趋势 空间目标的r c s 反映了其尺寸、形状等结构特征以及稳定姿态等属性，是进 行目标鉴别与属性分析的重要雷达目标特征信号。随着现代信号处理技术的不断 发展，r c s 特征提取技术也是不断进步。充分挖掘空间目标r c s 中蕴含的信息对 于目标识别和空间监测具有重要意义。 空间目标r c s 特征提取的方法很多，都是由于特征提取的目的不同而采用不 同的技术。目前主要分为三大类： 一是对空间目标的运动姿态进行判别，主要是分析空间目标r c s 随时间动态 变化的特征。空间目标典型的姿态有三轴稳定姿态、自旋稳定姿态和翻滚姿态。 这些姿态的变化会引起r c s 时间序列的改变，能够用相对应的特征参量进行描述。 文献 5 】通过分析空间目标的雷达特性规律，利用高阶统计量与空间目标不同姿态 的对应关系，提出了高阶统计量的目标识别算法，对空间目标姿态进行分类；文 献【6 】提出把傅里叶变换同小波变换相结合，对空间目标的r c s 时间序列进行功率 谱估计，实现了自旋稳定卫星和三轴稳定卫星的分类识别；文献 7 】提出利用非参 数统计学的随机游程检验理论对空间目标的稳定方式进行判别，从而实现了对绕 质心旋转和非旋转这两类目标的分类识别。 二是对空间目标的结构和尺寸进行估计，重点在于研究特定模型下的r c s 特 性，然后利用得到的统计特性对空间目标r c s 序列进行特征提取。空间目标的结 构通常具有简单、对称的特点，对于一些简单形体的空间目标如球体和圆柱体等， 可以得到其雷达散射截面( r c s ) 随姿态角变化的解析表达式，然后分析该r c s 序 列中与空间目标形状、结构特性相对应的特征参数，就可以利用实测r c s 数据进 第2 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 行形状和结构的估计。1 9 5 8 年美国用a n f p s 1 6 精密跟踪雷达跟踪了苏联刚刚发 射的第二颗人造卫星s p u t n i ki i ，发现其回波信号中含有与角反射器散射特性相同 的周期分量，判断出卫星上装有角反射器【8 j 。t h o m a sj s 建立了目标尺寸估计模型 s e m ，s e m 反映了目标的r c s 与目标尺寸的关系，因此可以根据目标r c s 的数 值来得到空间碎片的尺寸【9 】。文献 1 0 】在s e m 模型的基础上，提出了利用均值划 分目标长短轴然后估计尺寸的方法，并用n a s a 的实测数据验证了方法的有效性。 日本京都大学的t o ms a t o 等人根据目标r c s 的起伏特征估计空间碎片的形状和尺 寸【l l 】。文献 1 2 】提出根据目标r c s 反射图确定柱状空间目标的结构和尺寸。 三是实现对空间目标的分类识别，利用空间目标r c s 序列的特点，从时间序 列、非平稳序列、一维向量等各个角度提取可以用来分类的特征向量，主要用于 后期的模式识别，实现目标的细分类。这种情况下，一般都要采用空间变换的思 想，先将空间目标r c s 的特征进行增强，然后进行特征参数提取和选择。文献 1 3 】 提出r c s 序列的梅林变换特征，对三种尺寸的三轴稳定卫星进行识别。文献 1 4 提出了利用时频分析的工具对r c s 进行变换，给出了圆柱体，面板等简单形状的 r c s 时频图的差异，为r c s 的特征提取技术开辟了新的道路。文献 1 5 】对空间目 标r c s 进行小波变换，然后对各层小波进行能量特征提取，利用b p 神经网络进 行目标识别。文献 1 6 1 对r c s 进行离散小波变换，将r c s 的局部特性在时间一尺 度平面上展现出来，然后提取了十个特征参数，对空间目标进行模糊分类识别。 通过对国内外研究现状分析，r c s 特征提取主要有两大发展趋势：一是提取 具有明显物理意义的特征，如利用r c s 分析目标的尺寸、形状、运动的周期性； 二是对r c s 序列进行变换，提取变换后的特征进行分类识别，主要是利用现代信 号处理的一些方式，如小波变换，时频分析等，然后再进行模式识别。针对空间 目标r c s 特征参数提取的这两个方面，提出的算法已有很多。但是并没有形成成 熟的理论体系，并且在实际工程上不能有效的应用。基于以上问题，本文在开展 了对空间目标r c s 特征提取技术的系统研究工作，取得了有效的研究成果。 1 3 论文的主要工作及组织结构 本文以相控阵雷达空间监测系统为背景，针对利用r c s 信息进行辅助目标识 别的需求，深入研究r c s 信号处理的现状，提出具有实际运用价值的空间目标特 征提取方法，最后利用实测数据进行检验并分析实验结果。 文章在深入分析空间目标r c s 特征提取技术存在的问题的基础上，提出了新 的解决方案： ( 1 ) 空间目标姿态的判别。 空间目标的姿态主要表现为其r c s 的周期特征。传统的空间目标姿态判别存 第3 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 在两个问题：一是没有考虑实测空间目标i s 数据与理论周期数据的区别，算法 对于各类噪声影响下的实测数据失效；二是方法过于复杂，采用大量空间变换和 特征提取，使得实际操作中数据处理难度大，往往效果也不好。本文通过利用多 重自相关的周期性滤波特性对空间目标进行滤波，然后采用f 检验法提取精确的 周期值，并给出相应的置信度，方法简单有效。 ( 2 ) 空间目标尺寸估计 基于r c s 的空间目标尺寸估计是研究r c s 特征提取的一个重点。通过对传统 方法的分析，可以归纳其难点主要有两个方面：一是模型建立比较困难，空间目 标的形状差异比较大，简单的圆球模型不能满足相对精确的尺寸估计要求，而复 杂的模型使用的范围有限；二是对模型的r c s 特征进行分析有一定难度，要得到 所建模型下的r c s 中能够体现模型结构的一个稳健特征是需要作大量研究工作 的，如果所提取特征不稳健，对实测数据进行分析时，就会得到错误的结论。本 文建立了在精确性和通用性之间折中的椭球模型，然后从理论上分析椭球模型的 r c s 特性得到了重要的统计特性，进而对空间目标进行二维尺寸估计。 ( 3 ) 空间目标分类识别 随着空间目标监测系统中目标r c s 数据库的建立，基于r c s 的空间目标分类 识别已成为现实需求。空间目标r c s 的物理域特征能够进行目标初级分类，而目 标的细分类还需要更多的统计特征进行匹配。这些特征参数很多是通过变换域得 到的，物理意义一般不是很明确。主要存在的问题是无法通过从r c s 本质出发验 证特征的有效性。虽然目前基于变换域的特征提取方法很多，但是选取适用于r c s 的、能够表现目标特性的变换域还需要深入研究。采用不适当的变换域往往会丢 失原有的r c s 信息，使得特征提取更为困难。本文提出了根据r c s 的起伏统计模 型，提取了基于r c s 概率分布的统计特征参数，这些特征参数与目标的散射点的 分布存在对应关系，具有一定的物理意义。提出了利用二次型分布的时频变换将 r c s 的细节特征展现在二维平面上，然后从矩阵和图像两个角度提取特征参数， 经实测数据检验，该方法具有很高的识别率。 本文共分五章： 在第一章，首先阐述了论文的研究背景和重要意义，从总体上综述了空间目 标r c s 特征提取方法，然后介绍了论文的主要工作和组织结构。 第二章对空间目标r c s 的相关理论和r c s 特征提取技术进行了介绍和综述。 分析了空间目标r c s 的电磁散射特性、空间目标动力学特征对r c s 的影响，研究 了空间目标r c s 的预估方法和空间目标r c s 实际数据获取技术，总结和归纳了空 间目标r c s 特征提取的主要技术方法。 第三章主要对空间目标r c s 的物理域特征提取进行深入研究。提出了基于多 第4 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 重自相关和f 检验法的空间目标周期特征提取方法和基于椭球模型的r c s 统计特 性的空间目标尺寸估计方法。 第四章主要对空间目标r c s 的变换域特征提取方法进行研究。提出了基于空 间目标r c s 概率分布的统计特征提取方法和基于空间目标r c s 的时频分布图的特 征提取的方法。 第五章在结束语中对全文中的研究成果进行了总结，并对r c s 特征参数提取 和论文的后续工作进行了展望。 文章的组织结构如图1 1 所示 第5 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 图1 i 论文的组织结构 第6 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第二章空间目标r c s 理论基础与特征提取技术 雷达散射截面( r c s ) 是雷达目标的重要特性，r c s 是表征雷达目标对于照 射电磁波散射能力的一个物理量。早在雷达出现之前，人们就已经求得了几种典 型形状完纯导体目标的电磁散射精确解，例如，球、无限长圆柱、椭圆柱、法向 入射抛物柱面等。2 0 世纪3 0 年代雷达出现后，雷达目标成为雷达收、发闭合回路 中的一个重要环节，人们需要了解雷达目标的更多信息，雷达散射截面便是其中 最重要、最基本的一个参数。6 0 年代初发展的识别与反识别洲际导弹真、假弹头， 以及8 0 年代隐身飞行器的隐身与反隐身技术使r c s 的研究出现了两次高潮，人们 对各类目标进行了大量的静态与动态测量研究和理论分析。雷达技术的发展为特 征目标的测量提供了良好的手段，电磁场理论的学者对目标散射特性的理论研究 成果对深入研究雷达目标的特性具有重要意义。 r c s 特征提取提取方法目前还没有形成一个系统的理论体系，从特征提取的 目的来看，主要可以分为两类：1 、物理域特征提取，2 、变换域特征提取。空间 目标的物理域特征主要包括周期性特征、形状特征、大小特征等，是比较直观的 特征信息，也是r c s 特征提取最为重要的一部分，如何提取具有物理意义的特征 是国内外学者研究的重要方向。由于直接从r c s 序列中提取目标物理特征是非常 困难的，随着模式识别技术的发展，目标匹配和目标识别也随之兴起。将r c s 数 据进行数学变换，提取分类特征进行模式识别已成为目前r c s 特征提取的一个重 要趋势。变换域中的特征提取关注的更多是识别的结果，对于提取特征的物理意 义并不详细分析，因此变换域的特征提取方法也是种类繁多，尤其是利用神经网 络、小波分析、高阶谱等一些现代信号处理技术，但要想获得好的识别结果和提 取有效的特征，还是应当考虑空间目标r c s 的本质特性。 本章主要对r c s 的相关理论和特征提取方法进行了介绍和综述，首先对r c s 的基本理论、目标的电磁散射特性和空间目标运动对r c s 的影响以及理论计算和 实际测量进行了介绍，然后对利用r c s 进行特征提取的方法进行了分类综述。 2 2 空间目标r c s 特性分析 2 2 1r c $ 的定义与分类 对r c s 的定义有两种观点：一种是基于电磁散射理论的观点；另一种是基于 雷达测量的观点，而两者的基本概念是统一的，均定义为单位立体角内目标朝接 第7 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 收方向散射的功率与从给定方向入射到该目标的平面波功率密度之比的4 万倍。基 于电磁散射理论的观点解释为：雷达目标散射的电磁能量可以表示为目标的等效 面积与入射功率密度的乘积，它是基于在平面电磁波照射下，目标散射具有各向 同性的假设。基于电磁散射理论观点定义的r c s 为： if1 2 盯= 4 x r 2 粤 ( 2 1 ) i 巨i 其中，e 为入射电场强度，e ，为散射场强，r 为雷达与目标之间的距离。定义远 场r c s 时，r 应趋向无限大，即要满足远场条件。基于雷达测量观点定义的r c s 是由雷达方程式推导出来的，其定义为： 盯2 二加骢体角内的散射功率 c 2 2 ， | r ：p g t | a 冗 i 、 接收天线所张立体角内的散射功率 - 4 加了函琢菘矮一 其中，e 为接收机输入功率，e 为发射机功率，4 = g ，名4 万为接收天线有效面 积，g ，g ；分别为接收天线与发射天线的增益，分别为发射天线到目标与 目标到接收天线的距离。 r c s 的分类方法有多种。例如，按场区来分，有远场r c s 与近场r c s ，后者 是距离的函数；按入射波频谱来分，有点频r c s 与宽带r c s ；按雷达站接收、发 射位置来分，有单站r c s 、准单站r c s 和双站r c s 。如果收、发共用同一天线， 称为单站散射，也称为后向散射；如果收、发不用同一天线，但相互很靠近，则 称为准单站散射；当收、发分得很开时，称为双站( 双基地) 散射，也称非后向 散射，发射入射波与接收散射波之间在目标坐标系中的夹角称为双站角( s r 基地 角) 。 引入一个表征波长归一化的目标特征尺寸大小的参数，称为妇值，即 c a = 2 万导 ( 2 3 ) 以 其中，波数尼= 2 r ：2 = 2 r c f c ，口为目标的特征尺寸。则按照目标尺寸和雷达波长 之间的关系，可以将目标散射分为三个散射区：瑞利区、谐振区和光学区。 ( 1 ) 瑞利区 瑞利区的特点是工作波长大于目标特征尺寸，一般取缸 y ，则检验显著，就为原序列的一个周期，否。 则就判决在显著检验水平下不存在周期性，若存在较多的z ，就选取对应最大的f 对应的周期为序列周期。 3 2 3 实测数据处理结果与分析 从理论上讲，先利用多重自相关算法对空间目标r c s 序列进行周期滤波处理， 再通过f 检验法提取精确的周期是有效而稳健的。为此，我们利用真实的r c s 回 波数据对该算法进行检验，并与谱分析方法和方差分析法进行结果对比。处理的 实测数据为3 组，如图3 2 所示，多重自相关采用三重自相关，f 值检验的置信度 为0 9 9 。 鳙一组数撂 ，。、 g 沈 、 _ ， u 幺 ， 基 协 芷 o 、- 一 u 2 - 、 二 统 一 宅5 0 0 q 一 。0 第二组敲艟 l 越山“上一。l山： o5 01 0 0 1 5 02 0 02 5 03 0 03 第三组数据 一 j o5 0 o o 图3 2 三组实测r c s 数据 2 第2 3 页 o o o o o o 柏 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 实验结果如表3 1 所示 表3 1 周期性估计结果 真实周期谱分析方法 方差分析法本文算法 ( 采样点数)( 采样点数)( 采样点数)( 采样点数) 第一组数据 4 04 34 04 0 第二组数据 3 03 11 2 93 0 第三组数据 1 21 4 无 1 3 如表3 1 所示，通过对三组比较有代表性的周期性r c s 序列的周期性估计结 果分析，可以发现谱分析方法可以获得原r c s 周期，但不够精确，在多次实验中， 有时甚至出现虚假峰值。方差分析的方法能够较准确的估计序列周期，但是对于 噪声没有很好的抑制作用。在经过大量实测数据的检验中发现基于多重自相关和f 检验法的周期提取方法很稳健，而且精确度高。 空间目标在空间中可以长时间处于一种运行姿态，因此空间目标运行是否具 有周期性，运行的准确周期可以作为目标识别的一个重要特征。但是空间目标的 实际测量过程中存在一定的噪声，而且用于识别的周期特征都需要很精确的数值 作为特征，传统的数学上的序列周期性估计的算法不能很好的满足空间目标r c s 的周期性估计。为了滤去影响周期性的噪声，本文算法采用多重自相关的处理解 决这一问题，然后利用f 检验法可以很精确的搜索到r c s 周期，并且可以得到这 个周期的置信度，对于空间目标识别来说具有重要的意义。 3 3 基于椭球模型的r c s 统计特征的空间目标尺寸估计 空间目标r c s 与目标形状、表面粗糙度和体积等很多因素有关，但是直接由 目标r c s 推求目标结构和尺寸信息非常困难。文献 2 3 禾1 j 用r c s 序列计算出等效 金属圆球的直径，通过统计均值估计出了轨道碎片尺寸，可为利用r c s 序列估计 目标尺寸提供了一种新的技术途径。文献 3 1 】提出了一种用于划分空间目标长轴和 短轴的门限确定方法，然后进行空间目标长短轴尺寸估计。本文在建立椭球体模 型的基础上研究了基于r c s 序列的空间目标尺寸估计方法。首先基于l 波段窄带 空间目标特征测量雷达建立目标椭球模型，推导出r c s 均值将r c s 数据分成两部 分长度之比等于椭球偏心率的结论，然后基于最小方差准则估计目标长短轴尺寸。 最后对大量实测数据进行尺寸估计，结果表明这种方法能够有效地估计目标尺寸， 体现了空间目标的物理特征，有利于空间目标的识别和检测。 3 3 1 空间目标简化椭球模型 由目标r c $ 估计目标尺寸时，通常先将目标看作一个等效球体，建立r c s 到 第2 4 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 等效球体直径的映射函数，即目标尺寸估计模型，然后由测得的r c s 求出等效球 体的直径作为目标的估计尺寸。这种方法最早被应用于轨道碎片的形状和质量估 计，但是该方法没有考虑目标长短轴之比的差异对电磁散射的影响。建立一个椭 球体模型，如图3 3 所示。在椭球短轴( 萨l m ) 相同时，而偏心率( e = l 2 、1 3 ) 不同时， r c s 值并不是对应于恒定的光学投影面积( 如图3 4 ) ，当雷达视线从0 = 0 照射 时，r c s 并不是恒定值翮2 ，而是随偏心率的减小而减小。如果将r c s 等效映射 到球体直径，则对目标的尺寸估计必然是有偏估计，而考虑偏心率影响的椭球模 型则比较好的解决了这一问题。而且后来通过研究空间目标在大气中的运动规律 发现，许多空间目标的大气过滤特性与球体明显不同，所以不能简单地将空间目 标等效为球体，将空间目标等效为一椭球体则可刻画不同空间目标的差异【2 3 1 。将 空间目标等效为一个椭球体，刻画了目标的长短轴二维信息，相对于一维尺寸有 了更丰富的信息，对于空间目标的识别具有重要意义。 l7 。 ，曼f。、， ，o 一、 e ( ，) o 正 o c 、l 1 图3 3 空间目标简化椭球模型 e 图3 4 偏心率不同的r c s 曲线 第2 5 页 国防科学技术大学研究生院硕十学位论文 3 3 2 椭球模型的r c s 统计特性 卵两as i n 罴0c丽os。尚e s i n0 + c o s 仃= io 7 lj 芍j f 22