（信息与通信工程专业论文）sar图像仿真及目标识别研究.pdf

国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 摘要 合成孔径雷达( s a g ，s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ) 是基于雷达与目标的相对运动， 用数据处理方法以较小的真实天线孔径综合成一个较大的等效天线孔径的雷达。 合成孔径雷达具有全天时、全天候的特点，在国防建设和经济建设上发挥着巨大 的作用，目前，针对s a p , 的研究成为国内外的研究热点，而s a r 图像的目标识别 是s a r 研究的重要内容。 本文集中研究了两方面内容：不同类别目标的s a r 图像仿真方法和s a r 目标 识别算法。 在目标s a r 图像仿真方面，我们实现了一种基于目标电磁散射特性的s a r 图 像仿真算法。它包含以下处理步骤：( 1 ) 建立并分析目标三维模型；( 2 ) 采用 图形电磁算法计算目标表面电磁散射场；( 3 ) 根据s a r 成像原理，获得目标不 同姿态下的s a r 仿真图像。本算法产生的s a r 仿真图像逼近实测s a r 图像，计 算速度较快，为进行s a r 图像目标识别的研究提供了必要的数据支持。 在s a r 目标识别方面，我们提出了一种基于视区的s a p , 图像目标识别方法。 它包含以下处理步骤：( 1 ) 将各个己知目标的s a r 仿真图像集进行视区划分， 每个视区是一个图像子集，子集中的图像具有相近的成像特性；( 2 ) 用原型模板 表述每个视区的目标图像子集，原型模板包括子集中的典型目标图像及其特征参 数；( 3 ) 将输入的待识别图像与视区原型模板库中各类别目标原型模板进行比较， 最相似模板的类别确定为目标类别。这个方法通过在建立目标模型库时引入视区 概念并采用简练的匹配技术，提高了识别准确性和计算速度。 主题词：电磁计算s a r 图像仿真视区目标识别 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 y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ( s a r ) i sak i n do fr a d a r ，w h i c hs y n t h e s i z ea ne q u i v a l e n t b i g g e ra p e r t u r ew i t hal e s st r u ew i r ea p e r t u r eb yd a t ap r o c e s s i n gm e t h o db a s e do n r e l a t i v em o t i o nb e t w e e nt h er a d a ra n dt h et a r g e t s a rw o r k se f f i c i e n t l ya ta l lt i m ea n d u n d e ra l l w e a t h e rc o n d i t i o n s ，a n dp l a y sas i g n i f i c a n tr o l e i nm i l i t a r ya n dc i v i l i a n a p p l i c a t i o n s t h er e s e a r c hi ns a r h a sa t t r a c t e dm o r ea n dm o r ea t t e n t i o nb o t ha th o m e a n da b r o a db yn o w ，a n dt a r g e tr e c o g n i t i o no fs a ri m a g ei so n eo ft h ei m p o r t a n t a p p l i c a t i o n so f s a r t h i st h e s i sf o c u s e so nt w om a i na s p e c t s ：s a ri m a g es i m u l a i t i o no fd i f f e r e n tk i n d s o ft a r g e t sa n dt h ea l g o r i t h mo fs a r t a r g e tr e c o g n i t i o n f o rs a ri m a g es i m u l a t i o n , aa l g o r i t h mo fs a ri m a g es i m u l a t i o nb a s e do nt h e s c a t t e r i n gc h a r a c t e r i s t i c so ft a r g e t si sp r o p o s e d i ti n c l u d e st h ef o l l o w i n gp r o c e s s i n g s t e p s ：( 1 ) t h e3 dm o d e lo fat a r g e ti sd e v e l o p e da n da n a l y s e d ；( 2 ) t h ee l e c t r o m a g n e t i c s c a t t e r i n g f i e l do ft h e t a r g e t i sc a l c u l a t e dw i t h g r a p h i c a le l e c t r o m a g n e t i c c o m p u t i n g ( g r e c o ) m e t h o d ；( 3 ) t h es c a t t e r i n gf i e l di se x p l o i t e dt og a i nt h es a ri m a g e o ft h et a r g e ta c c o r d i n gt ot h es a ri m a g i n gp r i n c i p l e s t h es a rs i m u l a t i o ni m a g e s o b t a i n e df r o mt h i sa l g o r i t h mi s q u i t es i m i l a rt o r e a ls a ri m a g e s t h i sa l g o r i t h m s h o r t e n sc o m p u t i n gt i m ea n dp r o v i d e sn e c e s s a r yd a t as u p p o r tf o rt h er e s e a r c hi ns a r t a r g e tr e c o g n i t i o n f o rs a r t a r g e tr e c o g n i t i o n ，an e wr e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e do nv i e w - r e g i o ni s p r o p o s e d i ti n c l u d e st h ef o l l o w i n gp r o c e s s i n gs t e p s ：( 1 ) t h es a ri m a g es e to f e a c h k n o w n t a g e ti ss e g m e n t e di n t os e v e r a lv i e wr e g i o n s ，e a c ho f w h i c hi sas u b s e to fi m a g e s w h oh a v es i m i l a rc h a r a c t e r i s t i c s ；( 2 ) ap r o t o t y p et e m p l a t ei se x t r a c t e dt or e p r s e n ta s a ri m a g es u b s e ti nav i e wr e g i o no fat a r g e t ，w h i c hi n c l u d e sat y p i c a lt a r g e ti m a g e a n di t sp a r a m e t e r s ；( 3 ) i nr e c o g n i z i n ga ni n p u ti m a g e ，t h ei n p u ti m a g ei sc o m p a r e dw i t h t h ep r o t o t y p et e m p l a t e ，a n dt h ei n p u ti m a g ei so ft h es a m ec l a s sa st h ep r o t o t y p e t e m p l a t ei ft h et e m p l a t ei st h em o s ts i m i l a ro n e t ot h ei n o u ti m a g ei nt h ed a t a b a s e t h e a l g o r i t h md i s p l a y sah i g hv e r a c i t ya n daf a s tc a l c u l a t i o ns p e e dd u et oi n t r o d u c et h e v i e w r e g i o ni nd e v e l o p i n gt a r g e tt e m p l a t ed a t a b a s ea n d u s eac o n c i s em a t c h i n gm e t h o d k e yw o r d s ： e l e c t r o m a g n e t i cc o m p u t i n g s a rs i m u l a t i o n v i e w - r e g i o nt a r g e tr e c o g n i z a t - o n 第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2 1 目标雷达散射截面计算公式( 光学区) 1 2 表5 1 ( a ) 航母视区参数5 4 表5 1 ( b ) 航母视区参数“5 5 表5 2 ( a ) 巡洋舰视区参数一5 5 表5 2 ( b ) 巡洋舰视区参数5 5 表5 3 目标识别结果5 6 第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 1s a r 图像仿真与目标识别思路框图6 图2 1 金属球雷达散射截面的三种散射方式1 l 图2 2s a r 成像过程示意图1 4 图2 3u p c h i p 信号的波形与频谱1 6 图2 4 匹配滤波后l f m 信号的波形1 7 图2 5 正侧视情况下雷达与目标距离变化1 8 图2 6 一个典型的s a r 目标识别系统的结构示意图1 9 图3 1 入射波与棱边几何关系2 4 图3 2g r e c o 处理流程2 5 图3 3 仿真中坐标系与视景体2 6 图3 4 长方体雷达散射场2 8 图3 5 轰炸机雷达散射场2 9 图4 1 斜侧视条件下雷达与目标距离变化3l 图4 2 常规r d 成像算法流程与校正线性距离走动r - d 成像算法流程3 3 图4 3 距离走动与距离弯曲校正的r d 算法流程3 3 图4 4 数据录取平面、聚焦平面和成像显示平面的几种选择3 5 图4 5 仿真流程图3 6 图4 6 目标方位规定3 9 图4 7 长方体仿真图像3 9 图4 8 圆柱体仿真图像4 0 图4 9 某飞机仿真图像。4 1 图4 1 0t 7 2 仿真图像4 2 图4 1 1 仿真噪声4 3 图4 1 2t 7 2 噪声仿真及四视处理4 3 图5 1 求取方位角4 8 图5 2 目标方位角与重心的关系4 8 图5 3 目标特征参数图及视区划分4 9 图5 4 识别分类流程图51 图5 5 舰船目标方位角规定5 2 图5 6 目标仿真图像5 2 图5 7 航母视区划分5 3 图5 8 巡洋舰视区划分5 4 第页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 图5 9 两类目标原型模板5 5 第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：曼丛图像鱼真丞旦拯迟星4 珏究 学位论文作者签名：至垄壬日期：z 0 0 8 f 月f 多日 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：曼丛图像鱼真丞旦盘迟剔珏窥 日期：砌矿年11 月5 日 日期：嗍戽月么百 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 本文研究背景及意义 合成孔径雷达( s a r ，s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ) 是一种主动式的高分辨率的微波 成像雷达，它通过对回波信号距离向的脉冲压缩技术和方位向的合成孔径技术获 得二维高分辨率图像。由于具有全天时、全天候等优点，它在军事侦察、地球遥 感、海洋研究、环境保护以及灾情检测等方面有着广泛的应用。 s a r 能够提供全天候条件下详细的地面测绘资料和图像以及具有穿透性的 观察视场，与传统的光学传感器相比，这种能力对于现代军事侦察任务是至关重 要的。军事目标一般具有较为规则的形状且为金属材质，对电波的反射通常比局 围环境强烈，利用s a r 图像可以较为容易地发现和识别飞机( 群) 、坦克、机场和 停机坪、各种车辆等。另外，随着s a r 的发展，即使被伪装或隐藏起来的军事目标 同样可以被发现和识别。由于s a r 已经成为一种不可或缺的遥感手段，针对s a r 图像的目标识别受到越来越广泛的关注，而进行s a r 图像目标识别的工作面临两 个挑战： ( 一) 数据来源 开展目标识别的研究，需要对目标特征进行深入分析，建立较为精确的模型， 并通过反复的学习训练验证各种识别方法，这就需要大量的目标实测数据。价 完备的数据库对识别工作起着至关重要的作用。然而，对于s a r 而言，由于其特殊 的成像机制，成像参数和场景的细微变化将会引起图像较大的变化，要想获取全 面参数和场景下的图像几乎是不可能的，对一个研究机构而言，既无法提供这样 的实验条件也无法承担这样的实验成本，同时受某些战略意图的影响，s a r 数据 的跨国跨单位交流较为困难，从而，如何获取能够支持研究工作足够的数据成为 目标识别面临的一个挑战。 ( - - ) 识别方法 目前s a r 目标识别主要采用模板匹配的方法，即利用已获取各类目标的s a r 图像组成模板库，待识别图像同库中的模板进行搜索匹配，依据最佳匹配的结果 进行分类。而s a p , 的成像机制较为特殊。目标成像严重依赖于目标的形状，姿态和 视角等参数，不同参数下，在图像中同一目标的几何形态差别较大，从而，模板 数目非常多，占用较大的存储空间。针对如此多的模板，可以采用逐一匹配的方 法，此方法虽较为精确，但计算量大，速度较慢，不能满足战场对信息实时性的 要求，如何在保证精度的情况下，减少模板匹配计算量，成为目标识别面临的又 一个挑战。 第1 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 对于第一个问题，由于获取实测s a r 数据的难度较大，我们可采用仿真数据 进行研究。借助雷达散射统计理论及高频电磁场数值计算方法，可以有效模拟特 定场景中目标的反射信号，进而预测成像后目标表现出的特征。利用计算机仿真 可以获得具有定相似度的目标原始信号及图像样本，以此进行s a r 目标特性的 预测比真实场景的测量廉价易得，并能设定各个参数，从而获得较为完备的目标 s a r 图像。 对于第二个问题，目标的识别实际是待识别目标图像同模板之间的搜索比较， 图像特征比较接近的目标和模板归为一类。对于一个目标模板库而言，在一定的 成像参数范围内图像之间的特征存在一定的相似性，以相似性为依据，模板之间 可进行聚类，以类为单元提取特征，形成模型，从而可将待识别图像同每个模板 一一匹配的方式过渡到同“类模板匹配的方式，以此方法进行目标识别可大大 减少计算量，从而为近实时识别提供了可能。 针对这两方面的问题，本文首先实现了一种s a r 图像仿真方法，然后利用仿 真图像进行了目标识别的研究。 1 2 国内外研究现状 近数十年来，得益于电子技术、信号处理技术以及航空技术的进步，合成孔 径雷达获得了长足的发展，并在现代遥感中发挥着不可或缺的作用，而合成孔径 雷达图像的仿真和目标识别技术也随之成为广受国内外科研人员关注的热点领 域。 1 2 1 合成孔径技术的发展 s a r 技术的产生最早可以追溯n - 十世纪五十年代初，1 9 5 1 年6 月美国古 德伊尔航空公司( g o o d y e a ra e r o s p a c ec o ) 的科学家威利( c a r lw i l e y ) 首先提出 了“多普勒波束锐化( d b s ) ”的概念，即通过分析雷达运载平台( 如飞机，卫星 等) 和地面目标间的相对运动所产生的多普勒频率来提高方位分辨率，这一概念 标志着s a r 技术的产生。在威利进行研究工作的同时，美国伊利亚诺大学 ( u n i v e r s i t yo fi l l i n o i s ) 控制系统实验室在用机载雷达对地面成像的实验中，发现 了多普勒波束锐化现象，从而在实验上验证了这一概念。1 9 5 3 年，在美国的密歇 根大学( u n i v e r s i t yo f m i c h i g a n ) 举办的暑期讨论会上，许多学者提出了利用机载 运动可将雷达的真实天线综合成大尺寸的线性天线阵列的新概念一合成孔径，在 会上还制定了一个s a r 的发展计划，这个计划导致了第一个s a r 实验系统的诞 生。1 9 5 7 年8 月，密歇根大学与美国军方合作研究的s a l t 实验系统成功地获得 了第一幅全聚焦的s a r 图像，宣告了s a r 技术从理论走向实践的成功【1 1 。 第2 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 1 9 7 8 年美国发射了载有s a r 的海洋卫星( s e a s a t a ) ，又于1 9 8 1 年和1 9 8 4 年利用哥伦比亚号和挑战者号航天飞机发射了s i r a 和s i r - b 。这一期间有不少重 大发现，从s e a s a t 的雷达图像中可观察到英吉利海峡底部沙滩，到s i r - a 发现撒 哈拉沙漠的地下古河道，这一系列的发现引起了国际科学界的轰动，也使s a r 的 重要性得到了众多国家的认可。与此同时前苏联也于1 9 8 3 年发射了其第一颗s a r 遥感卫星p o l y n s ，其后又分别在1 9 8 4 年、1 9 8 7 年、1 9 9 0 年发射了v e n u s 一1 6 ，a l m a z - - i ，a l m a z ii 。进入二十世纪9 0 年代之后，s a r 卫星迅猛发展，欧空局联合 1 2 个欧洲国家先后发射了欧洲的地球资源卫星( e r s ) 系列和e n v i s a t 系列，加拿大 也发射了它的r a d a r s a t 系列以及日本也有了它的j e r s 合成孔径雷达卫星。 我国对s a r 成像技术的研究从7 0 年代末才开始，起步较晚，近几年来的发 展速度较快。目前已有十几个s a r 系统正在研制过程中，有的己经研制出实验样 机，如：中科院电子所研制的l 波段机载s a r ，38 所研制的高分辨率机载s a r 、多 波段( k u 波段、x 波段) 机载s a r 雷达系统、国防科技大学研制的p 波段s a p 系 统样机等郴】。 从目前的s a r 系统来看，s a r 主要有以下几个发展趋势【2 】： 多波段：当雷达工作在不同波段时，各种目标频率响应不同，利用这一特点 可以区分和鉴别不同目标。此外，不同波长的电磁波穿透能力也不同，譬如v h f 、 u h f 波段的电磁波具有很好的叶簇穿透能力，可以用来探测丛林中隐藏的目标。 多极化：物体的几何特性不同对不同极化电磁波的反射特性也不一样，利用 目标极化散射特性可提高目标的识别能力。 多视角：在不同视角下，目标的反射特性也不一样，利用这一信息也可提高 目标的识别能力。 多模式：为了适应不同分辨率、不同地理环境、不同应用背景的需要，s a r 系统采用多种工作模式进行工作，如条带照射模式、聚束照射模式、i n s a r 、i s a r 、 动目标检测和成像等。其中i n s a r ( 干涉s a r ) 可获取目标高程信息，实现三维成像。 动目标成像是战术侦察的一部分，可对战场、特别是动目标进行连续、及时、清 晰的监视，为势态评估、指挥与控制提供更多的信息。 多平台：s a r 系统为了满足不同的军事需要，现己广泛应用于各种平台。包 括有人驾驶飞机、无人机、直升机及卫星等。星载s a r 可快速对全球进行观测， 成像范围大，无人机s a r 成本低，可深入敌纵深侦察而不必考虑人员安全，适合 在战争中使用，大有取代有人侦察飞机的趋势。 高分辨成像：s a r 图像分辨率一直是s a r 研究的重点，分辨率的改善可提高 对目标的识别概率，能迅速地搜索、发现、识别和打击目标。高分辨成像的技术 包括高分辨成像算法、运动补偿以及宽带信号产生、高速采集与处理技术等等。 第3 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 s a r 系统距离分辨率取决于发射信号带宽，通常高分辨s a r 的发射带宽要有 2 4 0 8 0 0 m h z ，系统的方位分辨率则与天线方位向尺寸有关，分辨率越高对成像算 法、运动补偿的要求就越高。 实时成像：实时成像可使指挥员及时获取战场变化态势的信息，指引武器实施 精确打击，并对打击和毁伤效果进行评估。 1 2 2s a r 图像仿真的发展 s a r 计算机仿真技术能够实现复杂环境的仿真，具有成本低、可重复性好等 优点，在合成孔径雷达技术发展中有不可替代的作用，其研究一直得到重视。早 在19 7 6 年，美国的r o m e a i rd e v e l o p m e n tc e n t e r ( r a d c ) 委托t e c h n o l o g ys e r v i c e c o r p o r a t i o n ( t s c ) 进行s a r 图像仿真的实验室开发研究，目的是为将来新的雷达系 统设计最优化变换检测处理器做准备。1 9 7 8 年，k a n s a s 大学的j c h o l t z m a n 和 v h k a u p p 等人研制成功第一代k u 类型仿真系统r a d a ri m a g es i m u l a t o r ( r i s ) ，使 得s a r 图像仿真真正进入实用阶段，此后，西德t e c h n o l o g yu n i v e r s i t yo f b e r l i n ( t u b ) 研制了一种k u 仿真系统的升级版本讯m 仿真系统，并于1 9 8 3 年交 付西德航天局使用。1 9 8 3 - - 1 9 8 4 年，美国海军和空军出于训练的目的，也分别进 行了s a r 图像仿真方面的研究；1 9 8 4 年，美国t e x a s 大学的m a r c o n ir e s e a r c h c e n t e r ( m r c ) 在研究报告中给出了t e x a s 仿真系统，用来产生仿真图像以说明与景 物有关的预期作用，诸如在土壤湿度、农作物类型上的变化等。1 9 8 5 年，欧洲的 m r c 和d f v l r 也研制出了s a r s 呱s a rs i m u l a t i o nm o d e l ) 仿真系统【1 7 】。八十年 代末，加拿大遥感中心的s a r p a c 系统，可通过处理机载s a r 数据获得仿真的 星载s a r 数据，并可对数据进行校正、滤波等处理【5 3 1 。九十年代以来，美国c a e s o f t 公司开发的具有强大仿真功能的商业软件包是较为典型s a r 仿真系统【5 4 1 。 国内最早在8 0 年代末有学者开展过s a r 仿真方面的研究，中科院电子所也 对s a r 仿真进行了一定的研究。近年来，在仿真思想方法上取得了一些成果，葛 咏等提出了一种模拟遥感图像的s a r 仿真系统框架【9 】；孙尽尧等提出用d e m 数 据实现s a r 场景仿真的思想【4 0 , 4 1 】；中国海洋大学利用海洋信息对海面起伏进行了 仿真【4 2 】。但成型的s a r 仿真系统尚在探索阶段。 1 2 38 a r 图像目标识别的发展 近十年来，欧美就开发、研制遥感图像在军事上的应用，尤其是s a r 图像的应 用投入了大量的人力、物力和财力。随着新技术和新方法的出现，s a r 图像的应用 几乎每天都在发展。这是因为军事上需要这种在任何天气和任何时间都能得到图 像的传感器，而且s a r 具有足以识别地形特征和人工目标的能力。 第4 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 目前，机载和星载s a r 图像资源正在、也将继续呈指数增长，并趋于商品化( 即 可以提供所需图像) ，而s a r 图像信息分析、理解系统的发展远滞后于信息源的发 展，因此，对其研究、开发正成为各国竞争的热点。下面是几个发展较快的s a r 图 像的军事目标识别应用系统： ( 1 ) “北约 组织的r g 2 0 项目。 1 9 9 2 年由加拿大、法国、一德国、荷兰、英国和美国联合组织政府机构、学术 机构和工业界研制、开发的遥感图像军用系统。系统针对海湾战争和波斯尼亚局 势提出的问题：( 1 ) 7 0 的时间在5 0 云层覆盖中，而战役必须继续进行，需要提取 地下掩体目标、市区建筑物目标、空中防御阵地、导弹发射基地；( 2 ) 恶劣天气下 作战；所用信号源：s a r 、d b s 和被动线性扫描图像。目的：攻击地面目标的检测 与定位【4 1 。 ( 2 ) “北欧”资助的s a h a r a 项目。 1 9 9 6 年由“北欧”资助在比利时皇家军事研究院用1 2 个月研制开发的基于 s a r 图像的机场目标识别、定位系统。信号源：不同分辨率、不同频率的s a r 图 像，辅助以光学图像；目的：描述机场布局，寻找其变化情况，定位的主要目标为跑道、 车道、掩体、飞机和建筑物【4 】。 ( 3 ) 美国m i t 的林肯实验室对s a r 图像的目标检测和自动识别展开了大量 研究，他们在多种分辨率下研究了目标检测、特征表示、自动识别和分类方法。在 美国d a r p a ( t h ed e f e n s ea d v a n c e dr e s e a r c hp r o j e c t sa g e n c y ) 组织研制的m s t a r 0 v l o v i n g a n ds t a t i o n a r yt a r g e ta c q u i s i t i o n a n dr e c o g n i t i o n ) 及s a i p ( s e m i a u t o m a t e di m i n tp r o c e s s i n g ) 系统中，林肯实验室的a t r 系统都是重要的组成部 分，据n o v a k 的报告，林肯实验室的a t r 系统在1 0 m 分辨率下，对1 0 种和2 0 种 不同地面军事目标的正确分类率分别为7 7 1 4 和6 6 1 2 ；在0 3 m 分辨率下，对1 0 种和2 0 种不同地面军事目标的正确分类率分别为9 5 1 8 和9 2 1 6 【甜。 在国内，由于缺少高分辨率的数据源，这方面的研究不是很多。有些院校和科研 机构已研究了s a r 图像上道路、河流、桥梁、舰船等目标的识别。但这些方法 采用的图像分辨率不是很高，到目前为止，对专用于s a r 目标识别的软件系统研究 尚未见报道1 4 j 。 1 3 本文思路和章节安排 本文的研究内容主要是s a r 图像仿真与s a r 目标识别。图像仿真主要产生应 用于s a r 目标识别研究的样本图像。目标识别包括目标建模和识别分类两过程， 所谓目标建模是指通过对已知目标样本图像集的分析建立表述目标特性的模型。 识别分类则是利用输入图像同多类目标模型进行匹配比较，以最佳匹配结果确定 第5 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 目标类别。 目前存在一些不同的目标建模方法，一般可以分为两类( 5 1 节将进行详细介 绍) ，是基于目标物理或者概念模型的方法，二是基于模板的方法。考虑到s a r 图像目标的特点和运算的简练，本文采用基于模板的建模方法。应用模板的方法 需要建立模板库，本文建立了三个层次的模板库： ( 1 ) 初始目标模板库：本模板库中包括多类目标多姿态的模板，较完备但是 数量很大。由于实测数据的来源问题，本文利用目标各姿态下的仿真图像建立了 这个模板库。 ( 2 ) 目标视区模板库：通过分析初始模板库中的模板集，将每类目标的模板 分别划分为几个视区，每个视区包含一组特征较为相近的模板，以视区为模板库 的单位成员，形成了视区模板库。 ( 3 ) 目标原型模板库：每类目标的每个视区提取一幅最具代表性的模板图像 和相关的特征参数，称之为目标原型模板，组成原型模板库。库中模板数量等同 于视区模板库中的视区数量。 利用目标原型模板库进行目标识别，可以采用两种匹配处理方式： ( 1 ) 目标类别较少时，输入待识别图像提取特征后直接同原型模板进行匹配 确定分类结果。 ( 2 ) 目标类别较多时，输入待识别图像提取特征后，先确定某些特征参数的 变化范围，确定筛选门限，选择原型模板库中门限内模板进行匹配。 通过以上的描述，本文思路框架如图1 1 ： s 从图像仿真 目 标 建 模 识 别 鼽图固“园一囱一萎 目标识剔 图l - ls a r 图像仿真与目标识别思路框图 图中，目标模板库含有n 个目标，目标1 含有i 个模板，目标r l 含有j 个目标。 第6 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 目标视区模板库中，目标类别同样为n ，目标1 含有m 个视区，m 1 。近似认为2 z t a 2 1 0 ，在 这个区域，目标的雷达散射截面趋于稳定，不随波长的变化而变化。对于球体来 说，它在这个区域的雷达散射截面等于几何截面积，即翮2 。 3 ) 谐振区 它处于以上两个区域的中间，目标的尺寸与波长相近。在这个区域，雷达散 射截面随着波长的变化，呈现振荡，最大值比光学区的值大5 7 d b ，最小值则比光 学区的值低4 d b 。 预警雷达中所用的波长，总是小于目标( 例如飞机、洲际导弹等) 的尺寸，所以 雷达目标处于光学斟1 9 1 。 第1 0 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 l o l a ，万口20 1 o o l 0 。0 0 1 八 扩一 。 o 1 + 嬲峄1 堂握蜃一l o 堂笋巨- 1 0 0 切：丝 名 图2 1 金属球雷达散射截面的三种散射方式 2 1 2 2r c s 与入射角度的关系 目标的雷达散射截面与入射波相对目标的入射角度有关。一般来说，同一个 目标，在相同波长的入射波照射下，入射角不同，其雷达散射截面是不同的。比 如：当入射平面波垂直入射到矩形平板时，其雷达散射截面达到最大值：而当入 射平面波沿其他角度入射时，雷达散射截面都比最大值小，且各不相同【湖。 2 1 2 3r c s 与目标形状的关系 目标的雷达散射截面与目标形状的关系是比较复杂的。基本上可以从以下两 个方面进行考虑【1 5 】。 1 ) 简单目标形状的雷达散射截面 简单的目标形状，如圆球、平板、圆形板和圆柱体等。在光学区，其雷达散 射截面可以利用几何光学的方法去计算。表2 1 列出了几种典型目标在不同入射角 时的雷达散射截面的计算公式，在这些式子中，五代表雷达的入射波长，雷达散射 截面是入射角、波长和几何尺寸的函数。由表2 1 可以看出，对于上述几种典型的 简单形状目标来说，在光学区，目标的雷达散射截面完全可以从上面的计算公式 中得到，而不需要再用其他数值方法去求解，但在预警雷达系统中，所遇到导弹、 飞机等目标都是复杂目标，所以上述公式也就不再适用。 2 ) 复杂目标的雷达散射截面 大多数雷达目标，如导弹、飞机等，形状和表面都很复杂，不能用简单的数 学公式表示出来。因此，复杂目标的r c s 就显得更加复杂。通常复杂目标一般都 含有数十个有显著贡献的“散射中心”和无数个贡献较小的散射源( 如接缝、窗口 和铆钉头等) 。因为散射体数目很多，随着角度的变化，各部分散射波因为相位不 同。产生相互干涉，使得总的r c s 的方向图呈现急剧的起伏。所以，对于复杂目 标的雷达散射截面，可以通过实际测量求得，也可以从理论上建立模型进行求解 第l l 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 分析。实测获得的雷达散射截面最具有说服力，但这要投入大量的人力和物力， 而且在许多情况下，也不允许这么做。所以必须另辟新径，寻求一种快速简练的 计算方法，以达到模拟仿真的效果。 表2 1 目标雷达散射截面计算公式( 光学区) 目标 入射角 r c s符号说明 球 任意 万口2a 是半径 锥体轴向顶视 竺t a i l 口 口是锥体半角 1 6 万 与母线垂直 8 n a 3 a 是底半径 9 2 c o s 口s i n 2 口 口是锥体半角 抛物体轴向顶视 万以2a 是顶部曲率半径 圆板与法线成0 角 万口zc o t z 口七( 兰s i n d a 是圆板的半径 几 圆柱体沿轴方向 4 7 r 3 a 4a 是半径 兄2 h 是高度 与轴垂直2 x a h 2 五 偏轴0 角 a 2 8 n s i n o t a n 20 任意形状的大平板法线方向4 n a 2a 是平板面积 兄2 三角形角反射体轴向4 n a 4a 是边长 - 3 2 2 上述简单目标和复杂目标，都是人造目标，且基本上都是金属的。除此之外， 还有一类诸如动植物等自然目标，这些目标的雷达散射截面研究起来就更为复杂。 这不是本文的研究对象，故不详叙。 2 1 2 4r c s 与极化方向的关系 入射电磁波都有一定极化方向，照射目标时，目标对照射的电磁波都有特定 的极化变换( 去极化) 作用。其变换关系一般与目标的形状、尺寸、结构和极化取向 相关。所以在计算雷达散射截面时，极化方向也是影响雷达散射截面的一个不定 因素【1 9 1 。 2 1 3 雷达散射截面的起伏特性 在实际测量中，目标的雷达散射截面是起伏变化的。一架飞机在飞行过程中， 即使沿着直线飞行，机身也是在振动、颠簸，对雷达来说则是它对飞机的入射角 第1 2 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 在不断地变动，因此，飞机的雷达散射截面也就在起伏。根据飞机的测量记录， 起伏的周期最长的可达几秒钟，而且与雷达的工作波长有关，截面积的起伏范围 可以达到2 0 3 0 d b 。 正确地描述目标雷达散射截面起伏，需要找出它的概率密度函数和相关特性。 由于大多数目标都很复杂，用准确的数学公式表示其雷达散射截面的概率密度和 相关函数，难以做到，只能用一个近似而又合理的数学模型来描述。目前最常用 的是施威林所提出的模型，他把目标雷达散射截面的起伏分成四种不同的情况： 1 ) 第一种情况。目标的回波强度在同一次波瓣扫描的时间内保持不变，但这次 扫描与下次扫描的回波强度彼此不相关。这一假设不计入天线波瓣的形状所引起 的回波强度的不均匀。满足这一假设的目标回波叫做扫描到扫描起伏的回波，这 时，目标雷达散射截面概率分布是： 1，r = 圭一三) ，仃0 p ( o - )e x p ( 2 6 )= =一= j ，仃2瞄o j oo 式中孑是莎平均值。回波功率的分布与此相同，只要把1 7 换成功率p ，万换成 万就行了。回波电压的分布则服从瑞利分布率。 2 ) 第二种情况。仃的概论密度函数仍然如( 2 6 ) 式，但起伏较快，在同一扫描周 期内，每个回波脉冲的强度是变化的，互不相关，这叫做脉冲到脉冲起伏。 3 ) 第三种情况。仍然是扫描到扫描起伏，但概率密度函数是： 矗” p ( o - ) = 罟e x p ( - 等) ，仃0( 2 7 ) 6o 4 ) 第四种情况。盯的概率密度函数仍然如( 2 7 ) 式，但属于脉冲到脉冲起伏。 用第一种和第二种情况表示的目标，是由数量很多，但雷达散射截面大体上 相同的散射体所组成。从原则上讲，组成目标的散射体数目应当是无限多，才能 应用( 2 6 ) 式，但实际上当散射体的数目达到四到五个以后，它们合成的雷达散射截 面的概率密度，就很接近于( 2 6 ) 式。尺寸远大于波长的目标，其雷达散射截面的起 伏也可以用( 2 6 ) 式表示。大多数雷达目标属于上述两种情况。 第三和第四种情况适用于目标由一个大反射体和许多小反射体组成，或者由 一个大反射体组成而方向变化很小的场合【1 9 1 。 2 2 1 合成孔径原理概述 2 2s a i l 成像原理 合成孔径雷达观测的数据( 原始数据) 是把平台发射的宽幅脉冲到达地表后的 后向散射以时间序列记录下来的数据，然后经过距离向和方位向的数据压缩等一 系列处理，得到重建s a r 图像。s a r 在距离向与方位向上有着较高的分辨率。距 第1 3 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 离向高分辨率的获得来自对具有大时宽带宽积的信号进行匹配滤波：方位向高分 辨率则通过对回波信号进行相位补偿后的相干叠加来达到。 由于s a r 雷达发射信号( 距离向信号) 和合成孔径信号( 方位信号) 均具有 线性调频性质，s a r 成像的实质就是通过匹配滤波器对距离向和方位向具有线性 调频性质的信号进行二维脉冲压缩的过程，也就是依靠脉冲压缩技术提高距离分 辨率，通过合成孔径原理提高雷达方位分辨率的过程。其成像流程如图2 2 ： 数据采集距离脉压结果s r 圉像 图2 2s a l t 成像过程示意图 由图可知，s a r 成像处理是先利用距离向匹配滤波器进行距离脉压，实现距 离向高分辨率后，再通过方位向匹配滤波，最终得到原始目标的高分辨率图像口i 。 22 2 距离向分辨率 2 2 2 1 匹配滤波 匹配滤波是指用与待检测信号频率响应复共轭一致的滤波器进行信号检测。 若发射信号为丑( f ) ，频谱为丑( 力。则匹配滤波嚣的频率响应为： f = k s ；( f ) e j 2 砥( 2 8 ) 通过