基于RCS观测序列的空间目标识别算法

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空间目标RCS序列的R／S分析

１空间目标ＲＣＳ序列及其混沌产生的机理
雷达散射截面（ａａｒｓｅｔｎ，称ＲｄｒＣｏｓＳｃｉ简ｏＲＣ）是表征雷达目标对于照射电磁波散射能力Ｓｃ，
的一个物理量，雷达目标特性中最基本最重要的是
辨率雷达空间目标识别算法。该算法首先对空间目
个参数。
对于高频电磁散射问题，ＣＲＳ可近似被分解为 Ⅳ 个离散散射体或散射中心的组合，给定频率上在
引言
随着开发太空步伐的加快，人类航天活动越来越频繁，由此产生的空间碎片日益增多，导致了空间
标的雷达回波信号进行离散小波变换，然后在时间
一
尺度平面上提取１Ｏ个有效的统计特征，最后基于
模糊分类来识别６类空间目标，结果表明，即使在较低的输入信噪比下，该算法也能取得比较好的识别效果。另外，在另一篇论文［中，出了基于高阶他６提］
统计量的空间目标识别算法。
环境逐步恶化，对人类航天活动构成了严重的威这
胁，使卫星的发射和监测面临越来越严峻的挑战。为了确保航天活动的安全可靠，保卫本国太空安全，促进人类航天事业的发展，何有效对空间目标（如卫星、碎片等）行监视、进识别和编目将具有重要意义。基于ＲＣＳ的空间目标研究文献较少，主要是国

基于中心矩特征的空间目标识别方法

ｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅＳｕｐｒｅｔｒｍａｈｎ（ＶＭ）ｃａｓｆｅｓｄｓｇｅＯｃａｓｆｐｃｂｅｔａｅｎｔｅｓｌｃｅｅｔａｌｓｉｒｉｅｉｎｄｔｌｓｉｓａｅｏｊｃｓｂｓｄｏｈｅｅｔｄｃｎｒｌｉｙ
ｍｏｎｓｆａｕｅｙｕｉｇＦｉｈｒｌｅｒｄｓｒｎｎｒｔｒｎＴｈｘｅｉｎａｏａｉｏｓｂｓｄｏｍｅｔｅｔｒｓｂｓｎｓｅｉａｉｃｉａｔｃｉｅｉ．ｎｍｉｏｅｅｐｒｍｅｔｌｃｍｐｒｓｎａｅｎ
ｍｅｓｒｄｄｔｈｗｔａｔｅｒｐｓｄｍｅｈｄｃｉｖｓｏｄｃａｓｆａｉｎｅｆｒｎｅａｕｅａａｓｏｈｔｈｐｏｏｅｔｏａｈｅｅｇｏｌｓｉｉｔｐｒｏｍａｃｗｉｈｔｌｗｅｃｏｔｉｓｏｒｃｍｐｔｔｎｌｃｍｐｅｉ．ｏｕａｉａｏｌｘｔｏｙＫｅｒｓｓａｅｔｒｅｅｏｎｔｏ；ＲＣＳｏａｇｔｃｎｒｌｍｏｎｅｔｒ；Ｆｓｅｉｅｒｄｓｒｍｉｙｗｏｄ：ｐｃａｇｔｒｃｇｉｎｉｆｔｒｅ；ｅｔａｍｅｔｆａｕｅｉｈｒｌａｉｃｉ — ｎ
ｔｒｅｅｏｎｔｎＡｏｕａｉｎｌｆｉｉｎｔｏｏｐｃａｇｔｒｃｇｉｏｓｐｏｏｅｎｔｅｐｐｒａｇｔｒｃｇｉｏ．ｉｃｍｐｔｔａｌｅｆｅｔｍｅｈｄｆｒｓａｅｔｒｅｅｏｎｔｎｉｒｐｓｄｉｈａｅ．ｏｙｃｉ

基于RCS统计特征的船舶目标识别方法

第４０卷第７期２Ｏｌ８年７月
舰船科学技术
ＳＨＩＰＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹ
Ｖｏ１．４０．Ｎｏ．７Ｊｕ１．，２０１８
基于ＲＣＳ统计特征的船舶目标识别方法
纪永强，刘通，徐高正，石宇豪，张玉萍，杨金鸿
ｆ中国船舶工业系统工程研究院，北京１００１９０）
（ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣＳＳＣ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＲａｄａｒＣｒｏｓｓＳｅｃｔｉｏｎ（ＲＣＳ）ｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｓｈｉｐｔａｒｇｅｔｓｃａｔｔｅｒ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＲＣＳ；ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｈｉｐｔａｒｇｅｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
０引方面，船舶目标识别都有极其重要的应用背景。雷达是船舶目标探测的重要手段之一，雷达目标识别是在雷达对目标定位基础上，根据目标的雷达回波信号，提取目标特征，实现船舶目标属性、类型的判定 …。船舶目标特征隐藏于雷达回波中，通过对雷达回波的幅度和相位的处理、分析和变换，可得到雷达散射面积（ＲＣＳ）及其统计特征、极化散射矩阵、散射中心分布等反映目标固定特性的参数］。

《雷达科学与技术》2020年第18卷总目次

第18卷第6期雷达科学与技术!《雷达科$%&'）2020年第18卷总目次第一期基于协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计......................盘敏容！蒋留兵，车俐！姜兴（1）基于自适应调度间隔的雷达事件调度算法......................段毅，谭贤四！曲智国，王红（7）面向微动特性获取的雷达波形设计........夏鹏！田西兰（14）基于导向矢量估计的鲁棒波束形成....................李鹏！夏翔！俞传富！宋逸君（21）基于CNN的舰船高分辨距离像目标识别....................张奇！卢建斌！刘涛！刘齐悅（27）无源时差定位系统最优布站方法研究.............................夏伟，罗明！赵美霞（34）基于方向图的机载PD雷达中重频设计............刘扬，郭锋！顾宗山，伍政华！姜文东（39）基于SSA的DRFM速度欺骗干扰识别……定少浒！汤建龙（44）基于加权系数的DTTL遥测测距符号同步算法.............................侯彦兵！焦义文！杨文革（51）基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计....................陈金立！郑瑶！李家强！叶树霞（56）基于雷达回波极化特征的电力线识别方法……伍政华，郭锋，盛匀！顾宗山，姜文东！周啸宇（63）对ESM系统机的干扰方法研究.............................刘康，唐志凯！潘谊春（59）基于稀疏对称阵列的混合信源定位........吴丙森！刘庆华（74）基于阻塞滤波器的抗主瓣干扰方法........胡海涛！张剑云（82）基于遗传算法的FDA方向图非时....................王博！谢军伟！张晶！孙渤森（87）金属介质混合无人机..............研究....................于家傲，彭世蕤！王广学！王晓燕（94）高重频脉冲对导引头参数...的干扰机....................南昊！彭世蕤！王广学！王晓燕（102）八通道X波段射频数字一机设计............孙维佳！伍小保！范鹏飞！张运传！范欢欢（109）第期波导缝隙天线研究中的“三匹配"可题鲁加国，汪伟！卢晓鹏，张洪涛（115）一波雷达.....测度的方法袁涛，葛俊祥！郑启生（124）重频雷达回波最速度估计金胜，朱天林！黄亚楠，傅茂忠！邓振淼（129）端射阵机载雷达距.......波抑制方法李永伟，谢文冲，王少波（137）波成雷达多....................李家强！陈德昌，陈金立！朱艳萍（145）无人机载Ku波段有源相控阵....................贤，许唐红，胡帅帅，方鑫（151）阵雷达干扰估计干扰....................安瑞雪！王晓林，陈舒文！张伟（156）载雷达波...........................宿文涛！刘润华，汪枫（163）基于RSF信号的高频雷达重构性能分析............吕明久！孙宗良，杨军，杜雄，丁凯（169）一种雷达主瓣复合干扰盲源抗方法...........................李军，高乾，王欢（175）基于极特性的干扰识别方法....................焦！刘峥，吕方方！张艳艳（180）基于的布无源雷达成韩裕生！张延厚!王硕！姜兆祯（187）载源阵........性............李庆，韦锡峰！陈姻怡，巩彪！张佳龙（194）一种机载宽带数字阵列SAR成像优化方法...........................翁元龙！孙龙，乌卩伯才（200）数数影RCS统计特数性...........................王朗宁，侯炎磐，李彦峰（205）基于0DGAN网络的数据集扩增方法……李昆！朱卫纲（211）一种BDII/GPS抗干扰设计............王晓光（218）60GHz宽带双极化阵列研究..........王磊，刘涓（223）第期基于B0P及C0R的抗主瓣干扰算法研究....................张萌，胡敏！宋万杰！张子敬（233）一种多普勒盲区下的航迹片段关联方法...........................韩伟！陈传生！李志淮（239）基于扩频的汽车雷达后向散射通信系统研究....................黄壮！夏伟杰！余思伟！李典（247）基于CLEAN思想的互补码信号压缩算法............潘孟冠！胡金龙，陈伯孝！刘剑锋！苏泳涛（254）基于混沌遗传算法的宽零陷波束赋形方法........周强锋（262）认知天波雷达环境感知波形设计算法研究...........................李擎宇，陈建文！鲍拯（267）低慢小目标监视技术现状及发展................王健（274）基于GM-PHD的空间分布感知算法...........................柳毅！张淑芳！索继东（279）基于ICNN和IGAN的SAR目标识别方法...........................仓明杰，喻玲娟，谢晓春（287）对STAP技术的移频灵巧噪声干扰研究…秦兆锐！董春曦（295）空小型无人机贝叶斯学习超分辨ISAR成..........刘明昊！徐久！赵付成龙！程凯飞！杨磊（301）机载预警雷达最小测速度试飞方法............王怀军！刘波！陈春晖，吴洪！贾军帅（308）MIMO雷达中OFDLF0-PC波形空时优化设计.洪升！董延E,艾煜！赵志欣（313）弹道导弹群目标跟踪分裂算法研究...........................靳俊峰！曾怡！廖圣龙（321）基于Deeplabv3网络的飞机目标微动信号.卢廷，付耀文！张文鹏，杨威（327）某型空管雷达信号分析及其参数优............赵志国，丁原，王雨，房子成！金颖涛（335）一种射频数字一..........发模块设计...........................范欢欢，伍小保，孙维佳（340）机载SAR图像解译系统设计研究....................项海兵，吴涛！张玉营！盛佳佳（345）雷达科学与技术第17卷第6期第四期一种基于自适应相关爛的生命探测方法............吴若凡！崔国龙！郭世盛！李虎泉！孔令讲（351）人造目标圆极化SAR成像特性研究..............葛家龙（359）一种改进的自适应波束形成器....................安瑞雪！王晓林，陈舒文！张伟（367）大椭圆轨道SAR系统设计及关键技术研究............姚佰栋!盛磊，孙光才！谈璐璐，吴浩！周子成，王岩（373）基于子阵的FDA-MIMO雷达去栅瓣方法............陈浩！叶泽浩！吴华新，谢说，吴彩华（381）基于极限学习机的目标智能威胁感知技术.............................王永坤，郑世友，邓晓波（387）基于射频采样宽带数字阵列雷达波束形成....................刘明鑫，尹亮，汪学刚！邹林（394）一种复杂环境下的多假设分支跟踪方法...........................马娟，许厚棣！张瑞国（399）基于GNSS的无源雷达海面目标检测技术综述............李中余，黄川！武俊杰！杨海光!杨建宇（404）基于差值定理的相位差率提取方法....................刘文跃，彭世蕤！王广学！张逸楠（417）光域微波信号缓存的关键技术研究.....代丰羽！龙云泽（422）基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法研究...................................彭威，林强（429）一种弹道目标识别数据库构建方法……田西兰！李川！蔡红军！王曙光!郭法滨！张瑞国（433）基于VFDT特征的空中飞机目标分类方法...................................李秋生！张华霞（438）采用相对爛评价雷达相对系统误差估值...........................高效，敬东，陈钢（443）雷达用汇流条粉末静电涂覆绝缘技术……梁元军！王伟（447）超稀疏阵列综合算法研究与应用......................张燕，程先底，陈伯孝，周志刚（452）基于Innovus工具的28nm DDR PHY物理设计方法...........................王秋实！张杰！孟少鹏（457）第期毫米波相控阵板级集成天线技术研究................王泉!陈俐，邹文慢！谢安然，陈谦，张雪雷！金谋平（461）超宽带穿墙雷达高效的TV-MAP稀疏成像方法...........................景素雅，晋良念，刘庆华（466）改进时域对消算法抗主瓣恒模干扰研究...........................徐乃清，张劲东，魏煜宁（473）一种新的电磁频谱异动检测方法............李铭伟，何明浩，冷毅，韩俊！唐玉文（479）基于P-K滤波的X波段雷达雨衰补偿研究....................李海！罗原！冯兴寰，冯青（487）一种新颖的亚像素级SAR图像水陆分割方法....................毋琳，牛世林！郭拯危,李宁（494）基于互质阵列的外辐射源雷达估计……徐阳，易建新！程丰！饶云华，万显荣！熊良建（501）基于改进LFMCW雷达的多目标识别算法...........................邹丽蓉，朱莉！邵文浩（509）基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法...................................郭艺夺，宫健（517）用于SV0的RCS统计特征集约减方法...........................王朗宁，侯炎磐，李彦峰（524）基于微动调制的梳状谱灵巧噪声压制干扰...........................宋杰！张华春！郑慧芳（531）基于改进=P算法的电磁涡旋成像方法............杜永兴！仝宗俊!秦岭！李晨璐！李宝山（539）基于稀疏重构的机载雷达KA-STAP杂波算法...........................王晓明！杨鹏程，邱炜（546）面向条带SAR的多孔径图像偏移自算法...................................李谨成！郭德明（551）基于RCS的空间目标运动状态估计.....张江辉！陈翠华（557）基于时的雷达信号....................刘天鹏，牛锋！张什永，薛峰（562）天波超视距雷达海面目标定位方法研究..........568）用于室内无线通信的新型多波束天线阵列……高田！文舸一（573）第期一种大基线分布雷达近场相参探测技术..........吴剑旗！戴晓霖，杨利民，杨超，杨生忠！王启超，孙斌（579）基于FMCW雷达的人体复杂动作识别....................丁晨旭！张远辉！孙哲涛！刘康（584）基于HRRP列的空间进动数估计方法...........................查林！陈大庆，吴6（591）基于MM算法的脉冲串模糊函数设计方法....................徐乃清！张劲东，李晨，丁逊（599）测数差的度估计方法....................刘利军！涂国勇，朱时银！李曦（605）基于K-均值聚类的SVD杂波算法……黄凤青，郑霖！杨超！刘争红！邓小芳，扶明（611）基于度适的HRRP识别............王国帅！汪文英，魏耀，郑玄玄！雷志勇（618）机载SAR多模式统一化成像处理技术研究...........................韦维！朱岱寅，吴迪（625）基于截断核范数正则化的协方差矩阵估计...........................李明！孙国皓，何子述（633）基于伪构设计的RCS……李玉6,苏荣华！王吉远!杨元友！吴华杰!王雪明（640）一种改进的SAR光图算法........................................................张瑞！董张玉（645）无源雷达达波数估计方法研究....................苏汉宁,鲍庆龙！王森！孙玉朋（651）基于目标稀疏性的雷达距离超分辨.....陈希信！张庆海（658）一基于异的近探测雷达系统……………马红661）基于度学习的雷达测技术……刘军伟！李川，聂熠文！崔国龙，汪育苗！徐瑞昆（667）基于俯仰维信息的机载气象雷达测....................王宇，吴迪，朱岱寅！孟凡旺（672）基于Grubbs法则的改进CAGCFAR检测器...........................肖春生，周围，朱勇（682）突防过程中反辐射无人机群数量规划研究....................刘阳！董文锋，冷毅！刘锐（689）。

rcs测量方法 -回复

rcs测量方法-回复什么是rcs测量方法？如何进行rcs测量？rcs测量有哪些应用？rcs测量方法（Radar Cross Section measurement methods），是用于衡量目标物体在雷达射频波束照射下的反射能力的一种技术方法。

雷达波束在照射目标物体时，会因为物体的尺寸、形状、材料和方向等因素而产生反射，这种反射会导致接收到的回波信号发生改变，从而影响到雷达系统的检测和目标识别能力。

进行rcs测量的基本步骤如下：1. 设置测量场地：选择合适的实验场地，确保空间宽敞且远离多余的干扰源。

建议选择具备吸波特性的实验室或空旷区域进行测量。

2. 建立测量系统：选择合适的雷达系统以及相应的探测器和信号处理设备。

根据测量需要，可以选择不同频段的雷达系统，包括X波段、K波段等。

同时，还需要在接收端设置好合适的探测器，确保能够准确接收到目标物体的回波信号。

3. 准备目标物体：为了准确测量目标物体的rcs，需要对目标物体进行一系列的准备工作。

首先，需要根据目标物体的形状和大小，制作相应的模型或实物。

其次，需要为目标物体涂刷吸波涂料，以减少反射能力。

最后，还需要仔细检查目标物体的表面，确保没有锈蚀或损坏等情况，以免影响测量结果。

4. 进行测量：在一定距离处安装雷达系统和探测器，并将目标物体放置在合适的位置上。

调整雷达系统的参数，包括发射功率、波束宽度和频率等，使之适应目标物体的特性。

然后，通过记录回波信号的强度和时间等信息，可以得到目标物体的rcs值。

rcs测量方法在军事、航空航天、雷达系统研究等领域有广泛的应用。

以下是一些具体的应用案例：1. 隐身技术研究：通过测量目标物体的rcs，可以评估目标物体的隐身性能。

这对于军事领域来说非常重要，因为隐身技术可以使目标物体在雷达系统的侦测范围内保持较低的反射能力，从而减少被探测的可能性。

2. 目标识别与跟踪：利用rcs测量，可以对目标物体进行识别和跟踪。

通过比较不同目标物体的rcs值，可以判断它们的形状、大小和材质等特性，从而帮助雷达系统进行目标识别和跟踪。

空间目标RCS序列的Kolmogorov熵分析

曹占辉李永华李言俊，，
ＣＯＺａ．ｕ，Ｉｏｇｈａ，Ｉａ－ｎＡｈｎｈｉＬｎ —ｕＬｎｊＹＹｕ
１西北工业大学航天学院，．西安７０７１０２２西安卫星测控中心，．西安７０４１０３
１．ｌｅｅｏｔｏｎｕｉＮｏｔｗｅｔｒｌｔｃｎｉａＣｏｌｇｆＡｓｒａｔｃ，ｒｈｓｅｎＰｏｙｅｈｃｌＵｎｉｅｓｔＸｉｎ７１７２，ｉｖｒｉｙ， ’ ００ａＣｈｎａ２． ’ｎＳａｅｌｔｎｒｌＣｅｔｒＸｉ００ＸｉｔｌｉｅＣｏｔｏｎｅ， ’ ７１４３，ｎａａａｎＣｈｉＥ— ｉ：ａｚｉ１ｍａｌｃｏｈｕ＠６３．ｏｔｍ
有混沌特性，Ｋｌｏｏｏ熵可作为空间目标识别的有效特征。其ｏｇｒｖｍ
关键词：间目标；Ｃ；ｏｏｏｏ空ＲＳＫｌｇｒｖ熵ｍＤ：０３７／．ｓ．０ —３１０８１．４文章编号：０２８３（０８１－２５３文献标识码：中图分类号：５６６ＯＩ１．８ｊｓｎ１２８３．０．０７ｉ０２４６１０ —３１２０）４０２－０ＡＶ５．
ＣｈｎｈｉＬｏｇｈａＬａ－ｎＫｏｍｏｏｏｎｒｐｆｐｃｂｅｔＲＳＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｉｎ，ＡＯＺａ－ｕ，ＩＹｎ－ｕ，ＩＹｎｊ．ｌｇｒｖｅｔｏｙｏａｅｏｊｃＣ．ｏｕｅｎｉｅｒｎｐｌｔｓｕｓｎｃｏ

基于RCS序列的空间目标分类识别方法

ｄｓｉｇｉｈｅｗｅｎｈｅ－ｘｓｔｂｌａｉｎｅｏｄｒｐａｅａｄｐｃｆａｔｏａｄｃａｓｆａｉｎｉｔｎｕｓｂｔｅｔｒｅａｉ－ｓａｉｚｔｏｓｃｎａｙｌｎｔｎｓａｅｒｃｉｎｎａｌｓｉｃｔｉｉｏａｇｒｔｍｆｓａｅｔｒｅｓｂｓｎｅｉｄｃｔｆＲＣＳｓｑｅｃｒｒｓｎｅ．Ｔｈａｉｉｙｏｌｏｉｍｌｏｉｈｏｐｃａｇｔｙｕｉｇｐｒｏｉｉｙｏｅｕｎｅａｅｐｅｅｔｄｅｖｌｔｆａｇｒｔｄｈｉｓ
ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｏｐｃａｇｔｒｉｅ．ＢｓｄｏｈｈｒｃｅｉｔｃｆＲＣＳｓｑｅｃｉｌｔｏｅｕｔｆｓａｅｔｒｅｓａｅｇｖｎａｅｎｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｅｕｎｅ，ａｍｅｈｄｏｔｏｆ
ｓｃｎａｙｌｎｔｓｉｔｂｌａｉｎｓｃｎａｙｌｎｔｎｐｃｒｃｉｎ，ａｄｎｔｅｂｓｓｏｔｏｇｅｏｄｒｐａｅ，ｐｎｓａｉｚｔｅｏｄｒｐａｅａｄｓａｅｆａｔｏｉｏｎｉｈａｉｆｓｒｎ
ＺＲＨ—ＮＧｕＭＡｕ — ｕＺＪｎ，Ｊｎｇｏ，ＨＵｉｎＦＵａｇＪａｇ，Ｑｉｎ
（ｔｎｌｉｅｓｙｏｅｅｓＴｃｎｌｇＣａｇｈ１０３ＣｉａＮａｉａｖｒｉｆＤｆｎｅｅｈｏｏｙ，ｈｎｓａ４０７，ｈｎ）ｏＵｎｔＡｂｔａｔＩｔｉａｅ，ｃｍｂｎｄｗｉｈｈｍｏｅｎｃａａｔｒｔｃ０ｔｒｅａｉｔｉｚｔｏｓｒｃ：ｎｈｓｐｐｒｏｉｅｔｔｅｖｍｅｔｈｒｃｅｉｉｓｆｈｅ — ｘｓａｌａｉｎｓｓｂｉ

空间目标探测与识别方法研究

空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。

随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。

深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。

空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。

这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。

由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。

空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。

识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。

如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。

本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。

通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。

1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。

空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。

在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。

对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。

随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。

基于RCS的海上目标识别方法研究

自身特点，出了利用常规雷达进行海上目标识别的办法，提并且已经达到了较好的识别率。关键词：常规雷达；目标识别；Ｃ；ＲＳ
中图分类号：Ｎ１．文献标识码：文章编号：０９— ４１２０）１０２０Ｔ９１７Ａ１０００（０７０ — ０１— ４
ｔｏｅｔｎｌｒｄｒｈｓｍｐｒａｔｔｉｇｉｏｉｃｅｓｈｔｌａｉｎｏｏｖｎｉｎｌｒｄａ．Ｔｈｓｏｃｎｖｎｉａａａ，ｔｅｍｏｔｉｏｔｎｈｎｓｔｎｒａｅｔｅｕｉｉｔｆｃｎｅｔａａｒｏｚｏｏｉｐｐｒｉｅｅｒｈａｏｔｔｅｓａｔｒｅｅｏｎｔｏａｅｎＲＣＳａｄｐｔｒｒｄａｍｅｈｄｔｅｏ — ａｅｓａｒｓａｃｂｕｈｅａｇｔｒｃｇｉｉｎｂｓｄｏｎｕｓｆｗａｔｏｏｒｃｇｏ
维普资讯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
雷达与对抗
２００７年
第１期
２１
基于ＲＳ的海上目标识别方法研究Ｃ
李佳陈建军，仲江，杨
（．京信息工程大学电子与信息工程学院，１南江苏南京２０４；１０４
ｎｚｈｅａｇｔｃｎｉｅｉｇｔｅｃａａｔｒｓｉｆｓａｔｒｅ．ｉｅｔｅｓａｔｒｅｏｓｄｒｎｈｈｒｃｅｉｔｃｏｅａｇｔ
Ｋｅｗｏｄｓ：ｃｎｅｔｎａａ；ａｇｔｒｃｇｉｉｎ；ｙｒｏｖｎｉａｒｄｒｔｅｅｏｎｔｏｌｒｏＲＣＳ；

RCS的测量测量目标RCS的基本方法

– 背景噪声的RCS的值越大则测量误差也就越大。 – 如果要求测试精度在±3dB之间，则背景信号应比目标的RCS低10dB – 如果精度要求为±1dB，则背景信号需比目标的RCS低20dB。
隐身结构RCS的测量Biblioteka 关于背景噪声与测试精度的关系
• 测试系统所接收的信号是目标信号场强和背景信号场强的矢量和
σ m = σ t + σ b + 2 σ tσ b cosψ
σm- 所测量得的RCS σt- 目标的RCS σb- 背景的RCS ψ - 目标场强与背景场强之间的相位角。
关于背景噪声与测试精度的关系
• 说明
零电平支路接收天线接收机 T接头
典型的RCS测量系统原理图
某飞机模型RCS测量结果
RCS测量的远场条件
• 为什么需要远场条件
– 如果把测试系统的信号源看成是点源，入射波则实际上是球面波。 – 测量点距离被测目标越近，则目标上不同部位入射波的相差越大。 – 测量点距目标的距离越远越好，但不可能无限制地增大测试距离。
为了得到缩比尺寸模型是全尺寸目标系统的完全复制不仅要求缩比尺寸是全尺寸真实目标尺寸的线性模拟而且要求?采用缩比尺寸模型测量要求满足相似准则对于金属目标采用缩比尺寸模型测量要求满足相似准则对于金属目标ffllmm真实全尺寸目标的尺寸为l真实全尺寸目标的尺寸为l测试频率为f测试频率为f缩比尺寸目标模型的尺寸为lm缩比尺寸目标模型的尺寸为lm缩比模型系统中测试的频率fm缩比模型系统中测试的频率fm缩比因子?相似准则表明模型尺寸缩小或增加m倍则要求测量的频率要增加或缩小m倍
RCS的测量
测量目标RCS的基本方法 • 外场动态测量 • 地面静态测量 • 微波暗室内
RCS测量的基本工作原理

基于RCS序列动态特性的弹道目标识别方法

ｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒａｎｇｅａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆＲＣＳｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｈｅｎａｔｕｒｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ，ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＲＣＳｍｕｌｔｉ — ｆｅａｔｕｒｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｉｓｒｅａｌｉｚｅｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅ１ｏｆｔｈｅｒａｄａｒｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎ（ＲＣＳ）ｓｅｑｕｅｎｃｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ —
第４卷第３期２０１３年６月
・
指挥信息系统与技术
ＣｏｍｍａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖ０１．４Ｎｏ．３
Ｊｕｎ．２０１３
关键词：弹道目标识别；雷达散射截面积；动态特性；多特征综合识别
中图分类号：ＴＮ９５３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ９０９Ｘ（２０１３）０３ — ００４８ — ０７
ＢａｌｌｉｓｔｉｃＭｉｓｓｉｌｅＴａｒｇｅｔＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＲＣＳＳｅｑｕｅｎｃｅＤｙｎａｍｉｃＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ

RCS理论之于目标识别

RCS理论之于目标识别RCS对于观测方向非常敏感，同一目标在微小的观测方向改变下就可能引起RCS 的极大变化。

因此对于目标识别的任务来说是间距的。

但可以考虑建立目标的RCS库，保存目标在不同观测角（方位角，俯仰角，偏航角），不同的极化方式，不同的频率下的不同RCS。

RCS可以用dBm2 表示，也可以用m2表示，参见《雷达目标特征信号》P321。

可惜的是这样的数据库实在是太大了，不但建库需要的存储量惊人，而且用于目标识别的时间也将因此不可想象。

如何用较少的数据量而尽可能完备地表示目标的RCS呢因为复杂目标RCS是随观测角和入射频率以及极化迅速改变的，如果入射频率固定，极化也固定，则对于机动目标，观测角是不断改变的，我们要的就是RCS 的起伏特征，利用RCS的起伏来区分不同的目标。

因为这种起伏是变化很快的，初步设想通过遗传算法来进行目标的自动分类效果会更好。

（在分类之前对目标的RCS进行特征提取，如起伏范围—最大截面积和最小截面积，变化快慢等）。

进行目标识别的一种思想是希望目标特征具有姿态不变性，那样就可以一个目标对应于一个特征。

而利用RCS进行目标识别，RCS本身不具有姿态不变性，并且是剧烈变化，但这一变化的特征正又能够从另一个方面反映事物的本质。

RCS既可以通过计算机计算，也可以通过实验测定。

利用缩比模型测RCS，同时要改变频率，按照同样的比例进行变换。

￥在X波段，汽车的RCS通常比飞机和船只要大，而且截面积随测量频率上升而增大（测量频率上限为60GHz时得到的结论，是否总是增大）"雷达方程为：`用的原因：观察雷达方程，当用代入方程时，发现RCS和波长平方的比值可以做为一个整体，而其他因子为发射和接收功率以及距离。

因此可以把做为一个整体作图。

起到了归一化的作用（RCS是和雷达工作频率有关的）。

基于RCS的空间目标识别技术

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｄｒＲＣＳ；ｓａｅｔｒｅ；ｔｒｅｅｏｎｔｏａａ；ｐｃａｇｔａｇｔｒｃｇｉｉｎ；ｍｅｓｒｍｅｔａｕｅｎ
０引言
随着空间技术的不断发展，间目标监视技术已空成为全球各航天大国争相发展和竞争的新兴技术领域。地基测量雷达作为空间目标监视系统的骨干目标探测与识别设备，以其全天候、天时、全快反应、高可靠
直径（ｑｉｌｔｐｅｅＤａｔ，Ｓ的映射函数，ＥｕａｎＳｈｒｉｅＥＤ）ｖｅｍｅｒ据
的突出技术优势在空间目标监视系统中的重要地位和作用日益显现。窄带测量雷达技术成熟、造价低，易于
研制，在空间目标监视系统中得到广泛使用。将基于
基于ＲＳ的空间目标识别技术Ｃ
金胜，高梅国王洋，
（．北京理工大学雷达技术研究所，北京１０８；２１００１．北京跟踪与通信技术研究所，北京１０９）００４
摘要：讨论了利用目标雷达散射截面（Ｃ）ＲＳ进行空间目标识别的问题。阐明了ＲＳ测量机理，Ｃ介绍了国内外在利用ＲＳＣ
ＪＮＳｅｇ，ＩｈｎＧＡＯＭｅ—ｕＷＡＮＧＹａｇｉｏ，ｇｎ
（．ＲｄｒｅｅｒｈＬｂｒｔｙＢｉｎｓｔｔｏｅｈｏｇ，Ｂｉｎ００，ｈｎ）１ａａｓａｃａｏａｏ，ｅｉＩｔｕｆｃｎｌｙｅｉｇ１０８ＣｉＲｒｊｇｎｉｅＴｏｊ１ａ（．Ｂｉｎｓｔｔｏｒｃｉｎｅｃｍｎａｏｓｅｈｏｏ，Ｂｉｎ００４ｈｎ）２ｅｉｇＩｔｕｅｆａｋｎａｄＴｌｏｍｕｉｔｎｃｎｌｅｉｇ１０９，ＣｉａｊｎｉＴｇｅｃｉＴｙｇｊ

基于R C S 静态宽带数据的雷达目标成像算法

第20卷第3期2022年3月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.20，No.3Mar.，2022基于RCS静态宽带数据的雷达目标成像算法郝晓军，杨晓帆，赵宏宇，李廷鹏，李金梁(电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，河南洛阳471003)摘要：利用宽带雷达目标电磁散射特性数据可以实现雷达目标的一维距离像，在二维像实现过程中，传统做法需要利用雷达目标电磁回波的多普勒频率以实现雷达目标的方位像。

探讨了基于宽带雷达散射截面(RCS)静态数据(没有多普勒频率)的二维成像算法，突破了传统需要多普勒频移数据才能实现二维雷达像的限制。

最后探讨了调整成像算法若干参数的不同成像效果。

本文工作以期能够为不同雷达成像应用场景提供技术及理论支撑。

关键词：雷达目标散射截面；雷达成像；聚焦中图分类号：TN957文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2021342Radar target imaging algorithm based on RCS static broadband dataHAO Xiaojun，YANG Xiaofan，ZHAO Hongyu，LI Tingpeng，LI Jinliang(State Key Laboratory of Complex Electronmagnetic Environment Effect on Electronics&Information System，Luoyang Henan471003，China)AbstractAbstract：：One-dimensional range profile of radar target can be realized by using wide band electromagnetic scattering characteristic data of radar target.In the process of realizing two-dimensionalimaging algorithm,the Doppler frequency is required traditionally for azimuth imaging.In this paper,a two-dimensional imaging algorithm based on wideband Radar Cross Section(RCS)static data(without Dopplerfrequency)is discussed,which breaks through the traditional limitation that Doppler frequency shift data isnecessary to realize two-dimensional radar imaging.Finally,several different parameters of imaging algorithmare adjusted for realizing different imaging effects.This work is expected to provide the technical andtheoretical supports for different radar imaging application scenarios.KeywordsKeywords：：Radar Cross Section(RCS)；radar imaging；focus在SAR、ISAR成像原理中，通常依据距离—多普勒谱可以实现雷达目标强散射点的计算与成像[1-2]。

基于RCS统计特征的船舶目标识别方法

基于RCS统计特征的船舶目标识别方法
纪永强;刘通;徐高正;石宇豪;张玉萍;杨金鸿
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2018(040)007
【摘要】雷达散射截面(RCS)是衡量船舶目标散射特性的重要参数,是雷达进行船舶目标分类识别最有效的电磁频谱特性.但船舶目标结构、形状复杂,电磁散射机理复杂,同时受雷达探测角度及所在海域电磁环境等因素的影响,船舶的RCS呈现明显的起伏变化特性.本文对不同工况下船舶RCS测量数据进行统计特征描述,并采用BP神经网络进行船舶识别.结果表明,该方法取得了较好的试验结果,可实现对若干工况下不同类型的船舶精准识别.
【总页数】4页(P129-132)
【作者】纪永强;刘通;徐高正;石宇豪;张玉萍;杨金鸿
【作者单位】中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190;中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190;中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190;中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190;中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190;中国船舶工业系统工程研究院,北京 100190
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法 [J], 张建强;汪厚祥;赵霁红;高世家
2.基于RCS序列的空间目标分类识别方法 [J], 张军;马君国;朱江;付强
3.基于RCS的海上目标识别方法研究 [J], 李佳;陈建军;杨仲江
4.基于RCS序列动态特性的弹道目标识别方法 [J], 何栿
5.基于统计特征的水下目标一维距离像识别方法研究 [J], 卢建斌;张云雷;席泽敏;张明敏
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RCS计算方法【范本模板】

RCS的计算方法内容提要·目标RCS精确解法·矩量法·高频区目标RCS近似计算方法–几何光学法–物理光学法–几何绕射理论–物理绕射理论目标RCS精确解法·波动方程2 22 2 ·边界条件n ⋅（E1 E2 ) = 0n ⋅（H1 H 2） = 0 n ⊕ (D1 D2 ) = 〉 sn ⊕ (B1 B2） = 0·限制·求解上述方程必须要使物体表面与某一个可分离的坐标系相吻合，也即有严格级数解可以利用时，波动方程才能有严格的解析解。

·但只有少数几种形体能满足这种要求。

E + k E = 0H + k H = 0n + 1 =n 1 ( 1) ( 2 )(b n a n )目标RCS 精确解法· 球的后向散射雷达散射截面⎛ =2n 2ˆ ˆ ˆˆ ˆ ˆ矩量法· 控制方程– Stratton —Chu 积分方程E s = +s ［i ⎤∝ （n ⋅ H )⎭ +（n ⋅ E ) ⋅ (n ⊕ E ) ⎭ ]ds H s =+s[i ⎤∝ （n ⋅ E )⎭ +（n ⋅ H ) ⋅ (n ⊕ H ） ⎭ ]ds矩量法·求解思路–将积分方程写成带有积分算符的符号方程；–将待求函数表示为某一组选用的基函数的线性组合并代入符号方程；–用一组选定的权函数对所得的方程取矩量,得到一个矩阵方程或代数方程组；–求解代数方程组。

·特点––––精度较高在目标外部轮廓取样时，间隙不得超过波长的1/5左右。

当目标尺寸与波长相比很大时,取样数量十分庞大主要用于低频区和谐振区的散射问题.高频区目标RCS近似计算方法·依据–大多数探测雷达的波长都远远小于飞行器的特征尺寸。

–在高频区复杂目标的散射场可看作各个散射源产生的散射场的综合。

·方法––––几何光学法物理光学法几何绕射理论物理绕射理论几何光学法·概念–当电磁波波长与目标尺寸相比很小时，可以近似地用几何光学的观点来研究物体上电磁波的散射现象.–几何光学法是一种射线追踪方法,波长被认为是无限小，能量沿着细长管（射线管）传播.–电磁波照射到表面光滑的良导体目标时，其后向散射并不发生在整个表面上，而发生在一些很小的面元上，这些元面切平面垂直于入射线。

基于RCS特征提取的雷达目标识别新方法的开题报告

基于RCS特征提取的雷达目标识别新方法的开题报告一、研究背景雷达目标识别一直是雷达技术领域中的一个热点和难点问题，目标的尺寸、角度、速度等特征都会对识别造成影响，因此，如何更加准确地实现雷达目标识别一直受到研究者的关注。

传统的目标识别方法仅基于目标的均匀性、对称性、轮廓等静态特征进行识别，这种方法在实际应用中易受干扰、误判率较高，因此，近年来研究人员开始研究如何从动态特征中提取信息实现雷达目标识别。

雷达长程侦察系统（RCS）是一种新型雷达技术，该技术能够实现对目标物体大小、形状、材料及其轮廓各方面特征的综合分析和识别，为雷达目标识别提供了新的思路和方法。

因此本文将基于RCS特征提取的新方法进行研究，目的是为实现更加准确地雷达目标识别提供理论和技术基础。

二、研究目的本文旨在探究基于RCS特征提取的新方法，实现更加准确的雷达目标识别，为实际应用提供技术支持。

研究目标如下：1. 分析雷达目标识别的常用方法，总结其不足之处。

2. 探究RCS技术的基本原理和特征提取方法，分析其在雷达目标识别中的应用前景。

3. 提出基于RCS特征提取的雷达目标识别新方法，探究其实现原理及优势。

4. 验证新方法的准确性和可靠性，并与传统方法进行对比评估。

三、研究方法本研究将采用文献调研和实验验证相结合的方法进行。

1. 文献调研：通过检索国内外相关学术期刊、会议论文、专利等文献，梳理雷达目标识别的常用方法、RCS技术的基本原理及特征提取方法、基于RCS特征提取的雷达目标识别新方法等方面的研究进展。

并选取相关文献进行深入分析，提炼出关键思路、方法及其在实际应用中的优劣。

2. 实验验证：基于自主设计的雷达系统和目标模型数据，通过信号采集、信号分析和目标识别等操作，验证基于RCS特征提取的新方法在实现雷达目标识别上的准确性和可靠性。

通过对比实验数据，评估新方法的优势和应用前景。

四、预期成果1. 对比分析雷达目标识别的常用方法的优缺点，为后续的研究提供基础和参考。

利用RCS信息的宽间目标雷达识别

利用RCS信息的宽间目标雷达识别
金胜;李玉书
【期刊名称】《飞行器测控技术》
【年(卷),期】1998(17)4
【摘要】本文应用模糊数学和天体力学原理，提出了一种利用空间目标的雷达散射截面（ＲＣＳ）时间序列进行特征提取和模糊分类的目标识别方法，给出了利用该方法对三种尺寸的三轴稳定式目标ＲＣＳ序列进行特征提取和模糊识别的仿真结果。

【总页数】9页(P43-51)
【关键词】RCS信息;雷达识别;雷达散射截面;空间目标
【作者】金胜;李玉书
【作者单位】北京跟踪与通信技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】V556.6;TN95
【相关文献】
1.利用RCS幅度信息进行雷达目标识别 [J], 许小剑;黄培康
2.基于雷达RCS测量的空间翻滚目标识别研究 [J], 白广周;张洪祥
3.利用RCS信息的空间目标雷达识别 [J], 金胜;李玉书
4.一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法 [J], 陈凤;杜兰;刘宏伟;保铮;
候庆禹
5.利用目标方位信息改善雷达距离像识别性能 [J], 杜兰;刘宏伟;保铮
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１引言
随着人类航天活动的增加，卫星和碎片等空间对
Ｗ，ｎ６＝ＩＩＶｌ，￡，（￡６／）ｔ（）（，）ｎ — （（一）ａｄ１）
Ｊ — ｏ。
．
（）ａ一／（￡）ａ即是由母小波（）￡＝ＩＩ１（一６ｌ）２ｔ
间目标识别算法。该算法首先对空间目标的低分辨雷达ＲＳ观测序列进行离散小波变换，Ｃ然
后在时间一尺度平面上提取十个有效的统计特征，最后基于模糊分类来识别空间目标。应用
四类空间目标的实测数据进行了仿真实验，得了比较好的识别效果。取
维普资讯
１４
航天电子对抗
第２３卷第６期
基于ＲＣＳ观测序列的空间目标识别算法
马君国，宏实验室，南长沙湖
４０７）１０３
摘要：针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题，出了基于ＲＣ提Ｓ观测序列的空
目标进行监视和识别就变得非常重要。由于目前现役的空间观测雷达相对于空间目标来说，多属于低分大辨雷达，因此探索和研究在低分辨率雷达体制下的目标识别问题具有非常现实的意义。小波变换在时频平面不同位置具有不同的分辨率，是一种多分辨（）析方法，率分在时域和频域都具有良好的局部性质。本文通过对空间目标的低分辨雷达ＲＳ观测序列进行离散小波变换来提取空间目标的Ｃ
ＡｂｔａｔＩｄｒｔｏｖｈｅｒｅｓｒｃ；ｎｏｒｅｏｓｌｅｔｐｏｂｌｍｏｐｃａｇｅｒｃｇｎｉｉｄｅｏｆｓａｅｔｒｔｅｏｔｏｎｕｎｒｌｗｒｓｌｔｏｒｄｙｔｍ，ｅｏｕｉｎａａｒｓｓｅａｓａｅｔｒｔｒｃｇｎｉｉｌｏｒｔｐｃａｇｅｅｏｔｏｎａｇｉｈｍａｅｂｓｄｏｎＲＣＳｅｕｃｓｐｏｗａｄｓｑｅｎｅｉｕｔｆｒｒ．Ｆｉｓｌｄｉｃｅｅｗａｌｔｔａｓｏｒｉｒｔｙ，ｓｒｔｖｅｅｒｎｆｍｓｐｆｒｅｏｎｔｅｌｅｒｏｍｄｈｏｗｅｏｌｉａｒＲＣＳｅｅｅｏｆｓｃａｒｔ．Ｓｃｄｌｔｎｅｆｅｔｖｔｉｔｃｌｆａｕｒｓｒｓｕｔｏｎｒｄａｓｑｕｎｃｐａｅｔｇｅｓｅｏｎｙ，ｅｆｃｉｅｓａｔｓｉａｅｔｅａｅｅｒｃｅｒｍｉｅｓａｅｐａｎ．ｎａｌｓａｅｔｒｅｓａｅｒｃｒｘｔａｔｄｆｏｔｍ－ｃｌｌｅＦｉｌｙ，ｐｃａｇｔｒｅｏｇｎｚｄｔｒｕｇｌｓｉｉａｉｎｍｅｈｕｙｉｅｈｏｈｃａｓｆｃｔｏｔｏｄｏｆｆｚｚｌｇｉ．Ｓｉｕａｉｘｐｒｍｅｓｎｅｌｄｔｏｕｎｆｓａｅｔｒｔｓｐｅｆｍｅａｄｇｉｓｇｏｅｏｏｃｍｌｔｏｎｅｅｉｎｔｕｉｇｒａａａｏｆｆｒｋｉｄｓｏｐｃａｇｅｓｉｒｏｒｄ，ｎａｎｏｄｒｃｇｎｉ — ｔｏｎｅｆｃ．ｉｆｅｔＫｅｙｗｏｒｓ：ｏｒｓｌｉｎｒｄａ；ｖｅｅｒｎｌｔｏｎｐｃａｇｅｅｏｄｌｗｅｏｕｔｏａｒｗａｌｔｔａｓａｉｓａｅｔｒｔｒｃｇｎｉｉｎｔｏ
关键词：低分辨雷达；波变换；间目标识别小空
中图分类号：ＴＮ９１７
文献标识码：Ａ
ＳｃａｇｔｒｃｇｔｏｌｏｉｈｍａｅｎＲＣＳｓｑｕｎｃｐａｅｔｒｅｅｏｎｉｉｎａｇｒｔｂｓｄｏｅｅｅ
稳定特征。
生成的小波。
可以看出，波变换的基函数．ｔ是窗函数小）（
（）￡的时间平移ｂ和尺度伸缩ａ的结果。要实现连续
小波变换必须对尺度参数ａ和时间参数ｂ进行离散
化，ｂ，，，ａ＝１２ … ，，取＝１２ … Ｎ，，，ＭＭ＞１则观测数，据（）的离散小波变换为：
ＭａＪｎｕＺａｎｚｏｇ，ａｇｇｏ，ｈｏＨｏｇｈｎＦｕＱｉｎｕ
（ＡＴＲａｆＮａｉｎｌＵｎｖｒｉｙｏｆｎｅＴｅｈｏｏｙＣｈｎｓａ４０７Ｈｕａ，ｉａＬｂｏｔｏａｉｅｓｔｆＤｅｅｓｃｎｌｇ，ａｇｈ１０３，ｎｎＣｈｎ）