舰船目标一维距离像多姿态角相关匹配识别
基于AHP-Fuzzy法的防空兵指挥信息系统评估研究
ｚ… ， ）对各 因素分 配权 重 ， ， ， 建立 权 重集 即 Ａ＝ ＝ ＝
（ ， ， ） ） 口 以 …， ∈ （ 且 ： ； ２ ｎ＝１设对第 ｉ 个因
标的相互关系 ， 由专家直接给出两两 因素相互 比较 素 的单 因素模 糊评 价为 Ｖ 上模 糊子 集 为 Ｒ ＝（ ｎ 的重 要性 ， 构造 判断 矩阵 ， 体 步骤如 下 ： 具 ａ … ， ）即建 立一个 从 Ｕ 到 Ｆ（ ） ａ ， ｕ 的模 糊 映射 ， １ ）分析 系统 中各 因素之 间 的关 系 ， 立 如 图 １ 建 由 厂可 以诱 导 出模 糊 关 系 ， 是 得 到 模 糊 矩 阵 ： 于
指挥 自动化 。
３ ８
杨志华等 ： 基于 ＡＨＰ Ｆ ｚｙ 的防空兵指挥信息系统评估研究 － ｕｚ 法
总第 ２ ９ ０ 期
防空兵指挥信 息系统效能
预警探测ｌ 能力 ｌ Ｂ
ｆ 情报处理Ｉ Ｉ Ｂ 能力 ：Ｉ
４ 通信 Ｊ Ｉ Ｂ 能力 ，ｌ
通 信 信 息 误 保 码 密
ｏ ｆＡＨＰ ａ ｄ Ｆ ｚｙ ｅ ａｕ ｔｏ ｎ ｕ ｚ ｖ ｌａ ｉｎ。ｔ ｅａ ｔｏ ｓｏ ｅｃ ｍｅｔ ｅｄｆｉｕｔｅ ｐ ｃｅ ｈ ｉｈ ｎ ｃ ｕ ａｅｑ ａ ｔｔｔ ｅｅ ａｕ ｔｏ ｈ ｕ ｈ ｒ ｖ ｒｏ ｈ ｉｆ ｌ ｓｉ ａ ｔｄｔ ｅｗｅｇ ｔａ ｄａ ｃ ｒｔ ｕ ｎｉ ｉ ｖ ｌａ ｉｎ ｃ ｉ ｍ ａ ｖ
刘 顺利
郑州 ４０５） ５０ ２
摘
要
文章通过对影 响防空兵指挥 信息系统作战效能因素的分析 ， 对其建 立了指标体 系 ， 利用 层次分析法 和模 糊评
价法相结合的方法 ， 克服 了确定影响防空兵指挥信息 系统效能 的各 因素的权重 和准确定量评 价这些 因素所 面临 的困难 ， 对 防空兵指挥信息 系统 的研发 和完善具有一定的参考价值 。 关键词 防空兵指挥信 息系统 ； ＡＨＰＦ ｚｙ法 ； 能评 估 － ｕｚ 效
舰船目标图像不变特征及识别仿真研究
１ 引言
舰船 目标 图像 识别 是计算 机视 觉和模 式识 别领域 的重 要课 题 ， 其在精 确制 导 、 海上交 通管 理 、 反恐 、 搜救 等军 事和 民用 领域具有十 分重 要 的意义 。通 过 图像 准确识 别舰 船 目 标关 键有两项 ： 一是 提取 图像 的不变 特征 ； 二 是依 据特 征量 寻求 最佳匹配方法 以实现 目标分类 。白 Ｈ ｕ Ｍ． Ｋ ． 于 １ ９ ６ ２年 利用 代数不 变理 论构 造 出 Ｈｕ不 变矩 后 』 ， 因其 具有 平 移 、 旋转 和尺度不变性 ， 在 图像 目标识别 领域被 广泛使用 并得到
摘要 ： 在舰船 目标 图像优化识别 中， 传统不 变矩 高阶矩 易受噪声干扰 ， 存在 信息冗余 ， 且特 征量匹配也仅 局限于计 算图像与
模板特征量 间的距离度量 或相关度 量。为解决 上述问题 ， 提出了一种采 用无冗余 复数不 变矩 和多项式 曲线 拟合的舰船 目 标
图像识别算法 ， 选取复数不变矩作为描述 图像识别 的不变 特征 ， 以图像 的复数不变矩 作为数 据点 ， 结合 多项式 曲线拟合理 论， 计算 图像复数不变矩 的多项式 曲线拟合 系数 ， 通过拟合 系数 间的相 似性 度量对 图像 目标进行描述 ， 并应 用于实际 的舰船 图像并对其有 效性进 行了仿 真分 析。仿 真结果 表明 ， 所提方法对舰船 目标 图像不变特 征描述具有较 好稳定性 ， 为舰船 目标 图像识 别提供 了参 考。
第３ ３ 卷 第３ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ３ — ０ ０ ０ ５ — ０ ４
计
算
机
仿
真 ห้องสมุดไป่ตู้
２ ０ １ ６ 年３ 月
高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究
高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究高分辨雷达舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法研究引言：高分辨雷达（High-Resolution Radar）作为一种重要的舰船探测和目标识别技术，在军事、民用等领域发挥着重要作用。
其中，舰船距离像估计和遮蔽小目标检测是高分辨雷达的关键问题之一。
本文将针对这一问题进行研究分析，并提出一种有效方法。
一、舰船距离像估计方法研究舰船距离估计是雷达目标检测和跟踪的基础。
传统方法通常采用脉冲信号处理技术，通过测量雷达回波的时间延迟来估计舰船距离。
然而，在高分辨雷达中，存在着脉冲重复频率对距离像估计的影响。
为了解决这一问题，可以采用频率调制连续波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）信号，通过测量回波的频率变化来估计舰船距离。
FMCW信号具有高距离分辨率、低功率要求等优点，因此被广泛应用于高分辨雷达系统。
二、遮蔽小目标检测方法研究由于复杂环境和目标自身特性，高分辨雷达中的小目标通常容易被大目标遮蔽，导致检测误差。
为了提高遮蔽小目标的检测效果，可以采用多雷达系统和信号处理技术相结合的方法。
多雷达系统可以增加目标的观测角度，减少遮蔽现象，提高检测的准确性。
同时，信号处理技术可以通过对回波数据进行滤波、去除杂散等处理，提高小目标的信噪比，减少误检。
三、方法研究与实验验证本文提出了一种基于多雷达系统和信号处理技术的舰船距离像估计和遮蔽小目标检测方法。
首先，多雷达系统根据不同的观测角度获取舰船目标的回波数据。
然后，通过数据融合和信号处理技术对回波数据进行滤波、去除杂散等处理，提高小目标的信噪比。
最后，利用估计的舰船距离、目标特性和海洋背景信息进行目标检测和识别。
为了验证上述方法的有效性，我们建立了一个仿真实验平台。
通过合成不同环境下的高分辨雷达回波数据，模拟舰船目标的距离和小目标的遮蔽情况。
实验结果表明，所提出的方法能够准确估计舰船距离，有效地检测和识别遮蔽小目标。
一种基于组合不变矩的新的舰船图像目标识别方法
＝ ｒ 上 。＋ ｎｔ ＋ Ⅱ 。
将 （ ＋ｑ 阶原 点矩 和 中心矩分 别定 义为 Ｐ ）
， ＋。 ，＋ 。
ｍ ＝ ／ ／ ｘｙｆｘｙ ｘｙ Ｐ。（， ｄｄ， ）
ＩＦ Ａ Ｅ Ｍ Ｎ ＨＹ ／ ｏ ． ， ｏ９ Ｅ ０ Ｎ Ｒ Ｒ Ｄ（ Ｏ Ｔ Ｌ ）Ｖ Ｌ ２ Ｎ ．，Ｓ Ｐ２ １ ３ ｌ
尺度变换 （） ｓ 后仍然保持不变 的特征量。Ｈ ｕ矩是
一
在实 际应 用 中，由于 受视 角和 摄 像 机等 素 的影 响，舰船 图像 会 发 生变形 （ 射变 换） 仿 ， 此 时仅利 用不变 矩提 取 的 目标 特征 并不 准 确 。 为 了识 别这 些 目标 ，需要 寻 找仿 射变 换 下 的不
［ 首 次提 出矩不 变量 的 概念 ，此后 国 内外 众多 ］
学 者 相 继 展 开 了 研 究 。 Ｌ ［ 利 用 Ｆ ｕｉ— ｌｎ ｉ３ ］ ｏｒ ｒ ｌ ｅ Ｍｅｉ
。
／／， ）一，） ２２ （ｄ 一（ ），ｄ ａ ｚ
Ｐ ｑ＝ ０ １ ２ ・ ‘ ， ， ， ，・ （） ２
点 的 构 想 。 由 于 通 过 小 波 变 换 可 以得 到 时 域 和
＋ ＝ 关系。当 ｚ 或 Ｙ ， Ｐｑ ； 。 ＜ ＜ ，为
奇数 时， 不变矩可 能会 出现 负值 ， 而且数值 的变 化范 围很大 。用取对 数 的方 法进行 数据 压缩 ：
＝
频域 的局部 信 息 ，因此 小波 变换 特 征更 适合 于 局部 离散特 征的提 取。 Ｈ 矩 、仿 射不变矩 和小 波不变 矩具 有各 自 ｕ
ｊ ｌ ： １２… ， ｌ ｇ ｌ １ ，， ７
（） ５
FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究
FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究王勇;黄鑫【摘要】调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)具有造价低、功耗低和重量轻的优点，因此被广泛用于对各类目标成像。
FMCW信号可以看作是占空比为1的脉冲信号，其脉冲宽度相对较长，在此期间内目标的运动常常不可忽略。
此时，利用传统的“走-停”模式和距离-多普勒(R-D)算法得到的ISAR像将出现距离-方位2维的模糊，导致图像分辨率下降。
该文针对FMCW-ISAR对舰船目标实测数据成像时出现的模糊现象进行了研究，首先建立目标的运动模型，并分析目标在调频周期内的运动分量对距离压缩结果和最终成像结果的影响，最后提出相应的脉内补偿方法以改善图像分辨率。
对比补偿前后对仿真模型与实测数据的成像结果，该文所提出的脉内补偿方法能够有效抑制1维距离像的展宽，提高FMCW-ISAR的成像质量。
%Given its advantages of low cost, low weight, and low power consumption, Frequency Modulated Continuous Wave-Inverse Synthetic Aperture Radar (FMCW-ISAR) has been widely used for imaging many kinds of targets. Since the FMCW signal can be regarded as a pulse signal whose duty ratio is one and pulse duration is relatively long, the motion of targets usually cannot be neglected. In this circumstance, the stop-go assumption is not valid, so ISAR images obtained using the traditional Range-Doppler (R-D) procedure exhibit two-dimensional blurring, which results in decreased resolution. In this paper, we investigate the blur problems of FMCW-ISAR in imaging ship targets, and construct a target motion model. Then, we analyze the influence of the in-pulse motion component in range profiles and final images. We propose acorresponding in-pulse compensation method to improve the resolutionof ISAR images. A comparison with the imaging results of real measured echo data verifies the effectiveness of the proposed method in diminishing the 1-D-profile broadening and improving image quality.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2019(008)003【总页数】9页(P373-381)【关键词】调频连续波逆合成孔径雷达; 舰船目标成像; “走-停”模式; 脉内补偿;【作者】王勇;黄鑫【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 ??哈尔滨 ??150001;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 ??哈尔滨 ??150001【正文语种】中文【中图分类】TN957.511 引言逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像是对海探测中很重要的精细化描述和识别手段[1]。
舰船目标实测数据ISAR成像分析
关 键 词 ： ＩＡ Ｓ Ｒ；一 维像 ；运 动 补 偿 ；时 频 分 析 ； 维像 二 中 图分 类 号 ： Ｕ ６ ． ２ ６ ５２ 文献标 识 码 ： Ａ
文章编 号 ： １ ７ ７ ４ （ ０ ８ ０ ０ １ ０ ＤＯＩ １． ４ ４ ｊｉ ｎ １７ ６ ２— ６ ９ ２ ０ ） ３— １ ５— ３ ：０ ３ ０ ／．ｓ ． ６ ２—７ ４ ． ０ ８ ０ ． ２ ｓ ６９２ ０．３ ０２
Ｔｈｅ Ｉ Ａ Ｒ ｍ ａ ｉ ｇ ａ ｌ ｓｓ ｏ ｈｅ ｒ ａ ａ ａ ｏ ｈｉ ａ ｇ ｔ Ｓ ｉ ｇ ｎ ｎａ ｙ ｉ ｆｔ ｅ ｌｄ ｔ ｆ ｓ ｐ ｔ ｒ ｅ
Ｓ ｉｆｎ ＨＵ Ｚ － ａ ，Ｓ ＮＧ Ｗａ － ｅ ，ＷＵ Ｓ ｕ － ｎ Ｕ Ｌ ａ ｇ ，Ｚ ｉ ｉｎ ｊ Ｏ ｎｊ ｉ ｈ ｎｊ ｕ
（． １ 西安 电子 科技 大学 雷达 信 号 处理 国 家重 点 实验 室 ， 西 西安 ７ ０ ７ ； 陕 １０ １
２ 空 军工程 大 学 电讯 工 程 学院 ， 西 西 安 ７ ０ ７ ） ． 陕 １０ ７
摘 要 ： 采用逆合成 孔径 雷达对海上舰船 目 进行一维 成像 和二维成像 研究 。海 上舰船 目标 的一维距 离像 标
维普资讯
第３ ０卷第 ３期
２０ ０ ８年 ６月 舰船科学
技
术
Ｖｏ ． ０，Ｎｏ ３ １３ ．
ＳＨＩ ＣＩ Ｐ Ｓ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｊ ｎ．，２ ８ ｕ ００
舰船 目标 实测 数据 ＩＡ Ｓ Ｒ成像 分析
苏丽 芳 ，朱 子 健。 ，宋 万 杰 ，吴 顺 君
（ ． ａ ｏ ａ Ｋ ｙＬ ｂｏ ａ ａ ｉｎｌ ｒｃｓｉｇ Ｘ ｄａ ｎｖｒｉ ， ｉｎ ７ ０ ７ ， ｈｎ ； １ Ｎ ｔ ｎｌ ｅ ａ ｆ ｄ ｒ ｇ ａ Ｐｏｅｓ ， ｉｉｎＵ ｉ ｓｙ Ｘ ’ １０ １ Ｃ ｉａ ｉ Ｒ Ｓ ｎ ｅ ｔ ａ
一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法
一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法王锦章;徐冰超;任杰;杨欧;卢文良;刘先康;魏存伟【摘要】从模式分类角度讨论了基于高分辨距离像的舰船目标识别问题,提出了一种基于Gabor变换的HRRP目标识别方法.通过对数据进行Gabor变换去除噪声,利用基于小波包分解能量的方法得到信号在不同频带的能量分布特性,最终通过支持向量机进行识别.通过对6类目标实测数据的分析,验证结果表明,该方法在舰船目标识别领域具有良好的应用前景.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)004【总页数】3页(P19-21)【关键词】高分辨距离像;Gabor变换;小波包能量谱;支持向量机【作者】王锦章;徐冰超;任杰;杨欧;卢文良;刘先康;魏存伟【作者单位】海军驻北京地区电子设备军事代表室,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015;中国人民解放军海军701工厂研发部,北京100015【正文语种】中文【中图分类】TN957.51雷达目标的高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)是目标多散射中心在雷达径向距离上的一维分布图，反映了这些散射中心的散射强度和相对位置等目标特征信息，为物理特性相似的复杂目标分类提供了必要的信息来源[1]。
但由于环境、目标的复杂性、目标的伪装及反雷达能力、目标运动的非合作性等因素的存在，要获取目标各种角度各个姿态的HRRP几乎是不可能的[2]。
支持向量机((Support Vector Machine，SVM)是20世纪90年代提出的，是利用统计学习理论发展起来的新一代学习机[3]，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
基于深度学习的海上舰船目标多源特征融合识别
第2期 2021年2月Journal of CAEITVol. 16 No. 2 Feb. 2021doi ： 10.3969/j. issn. 1673-5692.2021.02.004基于深度学习的海上舰船目标多源特征融合识别宋鹏汉，辛怀声，刘楠楠(中国电子科学研究院，北京100041)摘要：针对海上舰船雷达辐射源特征和高分辨率距离像独立使用难以有效进行目标识别的问题， 提出多种基于深度学习的多源特征融合目标识别方法。
通过构造深度序贯融合模型、深度分支融 合模型、深度卷积融合模型和深度循环融合模型四种框架，实现舰船目标的多辐射源特征与高分辨率距离像深度特征的自动提取与融合识别，完成目标分类。
利用不同长度、不同类别和不同信噪比 的仿真数据集对四种融合模型进行训练和测试，结果表明深度分支融合模型和深度循环特征融合 模型具有较高的应用潜力和研究价值。
关键词：深度学习；舰船目标；特征融合；目标识别中图分类号：E917;TN957.52 文献标志码：A文章编号：1673-5692(2021 )02-127 4)7Ship Targets Recognition Based on Deep LearningMulti-source Feature FusionSONG Feng-han, XIN Huai-sheng, Liu Nan-nan(China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing 10041 , China)Abstract ： Because it9s difficult to recognize the ship targets using the feature of the radiation sources or the High Range Resolution Profiles ( HRRP) individually, we propose four multi-source feature fusion methods based on deep learning to fuse the feature of radiation sources and HRRP and recognize the ship targets. The methods include the deep sequential feature fusion model, the deep branch feature fusion model, the deep convolution feature fusion model and the deep recurrent feature fusion model, which fuse the feature of multiple radiation sources and HRRP automatically and deeply. In order to test the performance of the four models, we construct a series of dataset using different target length, different numbers of categories and different signal-to-noise ratios. The results indicate that the deep branch feature fusion model and the deep recurrent feature fusion model have higher application potential and more practical research value.Key words ： deep learning ； ship targets ； feature fusion ； target recognition〇引言在海上舰船远距离目标识别过程中，目标舰船 的电磁辐射源特征信息与电磁散射特征信息至关重 要。
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关键词
一 维距 离像 ； 相关 匹配 ；联合概率 ；目标识别
ＴＮ９ ５ ，
中 图分 类 号
Ｒｅ ｏ ｎｉ ｉ ｃ ｇ ｚｎｇ Ｓｈｉ ｒ ｅ ｙ Ｍ ｕｌｉＡｓ ｅ ｔＲａ ｇ ｏ ｉｅ ｐ Ｔａ ｇ ｔｂ ｔ－ ｐ ｃ ｎ ｅ Ｐｒ ｆｌ
ａ ｄ ｐ ａ ｔ ａ． ｎ ｒ ｃｉ １ ｃ
Ｋ ｙＷ ｏｄ ＨＲ Ｐ， ｏｒｌ ｉｎｍａｃ ｉｇ ｊｉｔ ｒｂｂｌｙ ｔｒｅ ｅｏ ｎｔ ｎ ｅ ｒｓ Ｒ ｃ ｒ ａ ｏ ｔ ｎ ，ｏｎ ｏ ａ ｉｔ ， ａｇｔ ｃｇ ｉｏ ｅｔ ｈ ｐ ｉ ｒ ｉ
Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＮ９ ａ ｓＮｕ ｅ ５
ｗｈｃ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｒｌｔ ｎｍ ａｃ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｉｈ ｉ ａ ｅ ｎ ｃ ｒｅａ ｉ ｔｈｎ ｌｏ ｉ ｍ．Ｔｈ ｔ ｏ ａｃ ｌｔ ｈ ｘｍｕ ｓｉｉｇｃ ｒｅａ ｉｎ ｃ ｅ ｉｉｎ （ Ｓ Ｃ） ｏ ｔ ｅｍｅ ｈ ｄ ｃ ｌｕａｅｔ ｅｍａ ｉ ｍ ｌ ｎ ｏ ｒｌｔｏ ｏ ｆ ｃｅ ｔ Ｍ Ｃ ｄ ｂ ｔ ｅ ｌｉ ｓ ｅ ｔｒ ｎ ｅｐ ｏｉ ｎ ｅ ｐａｅ ｅｗｅｎ ｍｕｔ ａ ｐ ｃ ａ ｇ ｒｆｌ ａ ｄｔｍ ｌｔ．Ｔｈ ｎ ｉ ｅ ｔｂｉｈ ｄａ ｌ ｋ ｂ ｔ ｅ ｈ ｅｏ ｎｔｏ ａｅａ ｄ ｔ ｅＭ Ｓ ｎ － ｅ ｅ ｔ ｓａ ｌ ｅ ｉ ｅｗｅ ｎｔ ｅ ｒｃ ｇ ｉｉｎ ｒ ｔ ｎ ｈ ＣＣ ａ ｄ ｓ ｎ
总第 ２ ９ ０ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅｔｏ ｉ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｈｐ Ｅｌｃｒ ｎｃ ｇｎ ｅｉｇ
Ｖ０． １Ｎｏ １ １３ ． １
４ ９
２ １ 年第 １ 期 ０１ １
舰 船 目标 一 维 距 离 像 多 姿 态 角 相 关 匹 配 识 别
孙剑 波 ＇ 席 泽敏 卢 建斌 王 。
有 效 性 由 于 动 目标 在 图像 中 散 焦 而 受 到 限 制 ＿ 。 ２ ］ 雷达 高分辨 一 维 距 离像 能 够 提 供 目标 的 距 离 向结
雷达 目标识别是指利用雷达接 收设备从 目标 距 离 和方位 信 息对地 面静 止 目标 成像 ， 有着 非 常好
区（ 目标尺寸远小于雷达波长） 谐振区 （ 、 目标 尺寸
与 雷达 波长 相 比拟 ）光学 区 （ 、 目标 尺 寸远 大 于 雷达
构信 息 ， 含 着 目标 散 射 点 沿 径 向分 布 的强 弱 特 包
征， 提供了某姿态角下 目 标散射 中心的位置和散射
强度 信息 ， 并且 具 有 易 获 取 和 处 理 的优 势 ， 因此 基
于一 维距 离像 的识别 方法 首先 得 到应 用 ， 目前 已应
Ｕ ｓｎ ｈ ｒ ｅ ａ ｉｎ Ｍ ａ ｃ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｃｏ ｒ ｌ ｔｏ ｔ ｈｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ
Ｓ ｎ Ｊ ａ ｂ ’ ｕ ｉｎ ｏ Ｘｉ ｍｉ Ｚｅ ｎ Ｌｕ Ｊａ ｂ ｎ ｉｎ ｉ Ｗ ａ ｇ Ｊｎ ｎ ｉｇ
（ ｖ ｌ ｉｅｓｔ ｆＥｎ ｉｅ ｒｎ ” ，Ｗ ｕ ａ ４ ０ ３ ） Ｎｏ １ ５ ｏ ｐ ｆＰ Ｎａ ａ ｖ ｒｉ ｏ ｇｎ ｅ ｉｇ Ｕｎ ｙ ｈｎ ３ ０ ３ （ ．９ ２ ７Ｔｒｏ ｓｏ ＬＡ２ ，Ｚ ｏ ｓ ａ ３ ６ ０ ） ｈ ｕｈ ｎ １ ０ １
ｉ ｒａｅｔｅｒｃｇ ｉｏ ｔ ｂ ａｃｌｔ ｅｊｉｔ ｒｂ ｂ ｉ ｅｒｃｇ ｉｏ ａｅｏ ｉ ｅｅｔａｐｃ ａ ｇｅ．Ｉ ｉ ａ ｐｉ ｂｅ ｎ ｅｓ ｅｏ ｎｔ ｎｒ ｅ ｙｃｌ ａｅｔ ｎ ｏ ａ ｉｔ ｔ ｅｏ ｎｔ ｎｒｔ ｆ ｆ ｒｎ ｓｅｔ ｎ ｌｓ ｔ ｓ ｐ ｌ ａ ｌ ｃ ｈ ｉ ａ ｕ ｈ ｏ ｐ ｌｙ ｈ ｉ ｄｆ ｃ
波长） 。由于 目前高分辨雷达多工作在光学 区， 故
对 其 目标识 别 的研 究 多 集 中在 此 标识别方法包括基 于 目标一维距离像 的 用 到 空 中 目标 、 面 车 辆 目标 、 面 舰 船 目标识 别 地 海
１ 引 言
的后 向 电磁 散 射信 号 中 ， 取 目标 的特 征 信 息 ， 提 并 运 用 已有 的 目标 先验 信 息 ， 现对 目标 的分 类 和识 实
别 ［ 。 目标 的 电磁 散 射 特 性 在 频 域 内可 分 为瑞 利 Ｉ ］
目标识 别方 法 、 于合成 孔径 雷达 和逆 合成 孔 径雷 基 达二 维像 的 目标 识 别 方 法 等 。合 成 孔 径 雷 达利 用 的识别 地 面 目标 的能 力 ， 是合 成 孔径 雷达 识 别 的 但
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｉ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｏ ｎｔｏ ａ ｅ ｏ ｉｈ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｒ ｄ ｒ Ｔｈ ｕ ｈ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓｒｃ ｅ ｐ ｐ ｒ ａｍｓ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｒ ｔ ｆ ｈ ｇ ｅ ｏ ｕ ｉ ａ ａ ． ｏ ｅ ａ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｍｅ ｈ ｄ
（ 海军工程大学 电子工程学 院” 武汉
静
４ ０ ３ ） ９ ２ ７ 队 舟山 ３ ６０ ） ３０ ３ （ １５ 部 １０ １
摘
要
为 提高高分辨雷达 目标识别率 ， 多姿态角舰船 目标一维距离像 的相关匹 配识别方法进行 了研究 。提 出了一 对
种 以相关 匹配法 为基 础 ， 求取 目标各姿态 角一 维距 离像 与模板之间的最大滑动相关 系数 ， 并与识别率建立对应联系 ， 通过引 入联合 概率计算 提高 目标识别率 的方法 。这种方法较 为贴 近实际应 用 ， 一定程度 上提高 了识别 率 ， 目标识别提供 了一 在 为