D1-12--雷达高分辨距离像目标识别研究进展

1、,雷达信号处理实验室,2004.8,雷达高分辨距离像目标识别研究进展,刘宏伟 杜 兰 袁 莉 保 铮,西安电子科技大学雷达信号处理实验室，710071 Email： Tel:雷达信号处理实验室,2004.8,目录,1、雷达自动目标识别（ATR）研究背景 2、高分辨距离像（HRRP）特性 3、HRRP特征提取技术 4、识别算法 5、展望,雷达信号处理实验室,2004.8,雷达ATR研究背景,1、研究内容 判断目标属性分层次（classification, recognition & identification),2、研究意义 满足现代高技术战争的需要，是雷达智能化、

2、信息化的重要技术支撑手段。 是雷达技术发展的必然趋势。,3、应用方向 （1）指挥自动化 （2）防空反导（真假目标） （3）情报获取 （4）精确制导 （5）预警探测 （6）战场侦察（地下目标、隐蔽目标) （7）敌我识别,雷达信号处理实验室,2004.8,国外研究概况,（1)、美国 *1986：列为20项国防关键技术之一 * SHARP: Systems-Oriented High Range Resolution (HRR) Automatic Recognition Program/AFRL *MSTAR: Moving and stationary targets acquisition a

3、nd recognition /DARPA (2)、俄罗斯等,雷达信号处理实验室,2004.8,主要技术路线,1、基于低分辨率雷达信号 极点、谐振频率、极化信息、回波波形等 2、基于高分辨率雷达信号 High resolution range profile (HRRP) target ISAR images target SAR images 3、两者结合,雷达信号处理实验室,2004.8,雷达HRRP特性, 简单散射点模型：, HRRP目标姿态敏感性 散射点越距离单元走动，闪烁 幅度敏感性 平移敏感性,雷达HRRP 特征提取方法,1、距离像特征 幂变换（power transformati

4、on): 平均距离像：可提高方位稳定性,2004.8,雷达信号处理实验室,雷达HRRP 特征提取方法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,3、双谱特征 (1)径向积分双谱 （2）轴向积分双谱 （3）圆周积分双谱 （4）选择双谱,Xian-Da Zhang, ， Yu Shi, and Zheng Bao, A New Feature Vector Using Selected Bispectra for Signal Classification With Application in Radar Target Recognition，IEEE TRANSACTIONS ON SP，VOL

5、. 49, NO. 9, SEPTEMBER 2001,雷达HRRP 特征提取方法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,4、高阶谱特征 定义： 内积： 欧氏距离：,（1）,（2）,Lan Du, Hongwei Liu, Zheng Bao, Radar HRRP Target Recognition based on higher-order Spectra , to appear in IEEE Tran SP,雷达HRRP 特征提取方法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,5、中心矩特征（central moment feature):,目标识别算法,2004.8,雷达信号处理实

6、验室,（一）、最大相关系数法 1、基本原理,模板1,模板N,模板1,模板N,目标1,目标2,目标M,.,测试样本,最大相关系数11,最大相关系数1N,最大相关系数M1,最大相关系数MN,判决,目标识别算法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,（二） Adaptive Gaussian Classifier (AGC),数学模型每个距离单元数据服从相互独立的高斯分布。 其中 为均值像， 为方差像。 似然函数： 判决函数：,Mahalanobis distance,目标识别算法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,序列HRRP识别（最小KL距离算法）：,Kullback-Leibler(K

7、-L) distance:,Suppose independent Gaussian distribution ：,目标识别算法（续）,2004.8,雷达信号处理实验室,（三）隐马尔可夫模型分类器 Hidden Markov Model (HMM) classifier,独立样本假设：损失了目标的结构信息。,目标运动具有空间连续性。,隐马尔可夫模型（HMM）：描述非平稳随机过程的一个有力工具。,目标识别算法（续）HMM基础,2004.8,雷达信号处理实验室,目标识别算法（续）HMM应用,2004.8,雷达信号处理实验室,训练过程：,给定属于第i 类目标的训练数据序列X1,X2, Xn, 训练模型i=(,A,B) 需要确定参数：状态数，观测概率描述模型。 状态转移概率：,测试过程：,HMM1（对应目标1）,HMM2（对应目标2）,HMMn（