散射中心提取方法研究
大孔径下目标散射中心方向特性的提取
第 ２期
２０ ０ ６年 ４月
雷达 科 学 与技 术
Ｒ ａｄｏｒ Ｓ Ｃｉ ｅｎ２ ｉ
Ａ ｐｒｌ２ ６ ｉ ００
大 孑 径 下 目标 散 射 中 心 方 向 特 性 的 提 取 Ｌ
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属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用
属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用丁柏圆;文贡坚;余连生;马聪慧【摘要】属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征.该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中.该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而采用Hungarian算法实现散射中心的匹配.在建立的匹配关系的基础上,设计了一种稳健的散射中心匹配度度量方法计算待识别散射中心与各类模板散射中心的匹配度.该匹配度准则充分考虑了单个散射中心强弱、匹配对强弱以及漏警、虚警带来的影响,对于散射中心集的匹配度的评价更为全面.基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)数据集的实验验证了方法的有效性.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2017(006)002【总页数】10页(P157-166)【关键词】合成孔径雷达;目标识别;属性散射中心匹配;Hungarian算法;匹配度度量方法【作者】丁柏圆;文贡坚;余连生;马聪慧【作者单位】国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073;国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073;中国天绘卫星中心北京 102102;国防科学技术大学ATR重点实验室长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN957合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像特征提取是SAR目标识别中的关键步骤。
如何提取区分性强且能反映SAR图像电磁散射机理的特征能够有效提高SAR目标识别的性能。
理论和实验表明，在高频区目标总的电磁散射可以看成由有限个局部散射源叠加而成，这些局部散射源称为散射中心[1]。
为了有效地表征散射中心的电磁散射特性，研究人员相继提出了点散射中心模型、GTD模型[2]、属性散射中心模型[3]。
基于改进矩阵束的超宽带一维散射中心提取方法
基于改进矩阵束的超宽带一维散射中心提取方法
魏少明;洪文衍;王俊;耿雪胤;金明明
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2022(44)4
【摘要】针对微动参数的高精度快速估计问题,该文提出一种基于几何绕射(GTD)模型和改进矩阵束的超宽带(UWB)散射中心提取算法,可实现散射中心径向距离、类型参数及散射强度的同时估计。
该方法将超宽带条件下的目标GTD散射模型转化为状态空间方程,利用奇异值分解将汉克尔矩阵中的噪声分量去除,对降秩的汉克尔矩阵做广义特征值分解,利用单个脉冲内最强的若干散射点构造回波估计,进而获得径向距离的估计;在准确估计距离参数的条件下,对模型参数解耦,使得类型参数与其他参数分离,通过最小二乘算法和搜索算法获得类型参数的估计;最后基于最小二乘法估计出散射中心的散射强度。
仿真结果表明,改进的矩阵束方法在低信噪比(SNR)下具有好的鲁棒性,可快速且高精度地提取目标微动距离、类型参数和散射强度等信息。
【总页数】10页(P1231-1240)
【作者】魏少明;洪文衍;王俊;耿雪胤;金明明
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.基于一种超分辨率算法的三维散射中心提取方法
2.一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法
3.基于改进矩阵束法的雷达目标回波极点提取方法
4.基于Hankel矩阵改进TLS-ESPRIT算法的散射中心参数提取及RCS重构
5.基于协方差矩阵加权的任意阵列宽带恒定束宽波束形成方法
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基于稀疏表示的SAR图像属性散射中心参数估计算法
２ 属性散射 中心模型
根 据几 何 绕射 理 论和 物 理光 学 理论 ，在 光 学 区
雷 达 目标 后 向散 射场 可 近似 为局 部 散射 场 的叠 加 。 考 虑 后 向散 射场 对频 率 和方 位 角 的依赖 关 系 ，属性 散 射 中心模 型 具体表 达 式为
中心；此外图像分割得到的各个邻近孤 立散射 区之 间存在 能 量泄 露 问题 。因此基 于 图像 分 割 的属性 散
射 中心 属性 参数 估计 性 能对分 割 结果很 敏感 。 雷 达 回波 中， 目标散 射场 绝 大部 分 能量 仅 由少 量 强散 射 中心 贡献 ，说 明雷达 回波在 属 性散射 中心
似求解fn优化问题而omp算法依据信号与字典之间的相关性实现基的选择因此可以通过分别构argminilerll0st18一dllln12造两个包含位置信息的字典dxy和包含方位属在omp第k次迭代过程中首先根据式10性参数ld的字典dld代替高维的联合字典与式f11计算相关系数矩阵然后利用relax算dxyl计算信号与字典相关系数实现距离特法对每一信号分量参数进行修正求解如式13的性与方位特性的解耦合
法近 似 求解 优 化 问题 完 成参 数 （ Ｙ ， Ｌ ， ） 的联 合 估 计 ；最 后分 别 对频 率 依赖 因子 与方 位依 赖 因子 估计 ，实现 属 性散 射 中心 提取 与 参数 估计 。本文 所
３ 基 于 稀 疏 信 号 分 析 的 属 性 散 射 中 心 提 取 算 法
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基于散射中心模型的舰船LFM雷达回波仿真
（ ＡＴＲ ｔｏ ａ ｙ Ｌａ Ｎａ ｉｎ ｌＫｅ ｂ，Ｎ ａｉ ｎ ｌＵｎｖ ｒｉｙｏ Ｄｅ ｒ ｅＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｃ ｎ ｓ ａ ４ ０ ７ ｔｏ ａ ｉｅ ｓｔ ｆ ｆｅ ｓ ｃ ｎ ｌ ｇ ｉ ｈａ ｇ ｈ １ ０ ３，Ｃｈ ｎ ） ｉ ａ Ａ ｂ ｔ ａ ： Ｔｈｅ ｅ ｉｔｎｇ ｒ ｄ ｒ ｅ ｈｏ ｓｍ ｕａ ｉ ｓ ｍｏｓ ｌ ｐｏ ｏｉ ａ ｇｅ ｓｒ ｃｔ ｘｓ ｉ ａ ａ ｃ ｉ ｌｔｏｎ ｉ ｔｙ ｕ ｎ ｐ ｎｔｔ ｒ ｔｍｏｄ ｌｉ ｉ ｐｌ ｃ ｎ ｒｏ． Ａｃ ｅ ｎ ｓｍ ｅ ｓ ｅ ａ ｉ — ｃ ｄｉ ｏ ｃ ｍ ｐｌｘ ｓ ａｂａ ｋ ｏｕ ｏｒ ｎｇ ｔ ｏ ｅ ｅ ｃ ｇｒ ｎｄ，ａ ｃ ｏ ｓｍ ｕｌｔｏ ｅ ｈｏ ｆＬＦＭ ａ ａ ｏｒｓ ｐ ｔ ｒ ｅ ａ ｅ ｎ ｃ ｔｅ — ｎｅ ｈ ｉ ａｉｎｍ ｔ ｄｏ ｒ ｄ ｒｆ ｈｉ ａ ｇ ｔｂ ｓ ｄ ｏ ｓ ａ ｔ ｒ
达 回波 。
本 文 中的发射 信号采 用线 性 调频 （ Ｆ 雷 达 Ｌ Ｍ）
信号 ， 且 考 虑 导 弹 攻击 舰 船 的 轨迹 参 数 和 复 杂 并
收 稿 日期 ：２ １ 一 ２ １ ０ １Ｏ —４；修 回 日期 ：２ ０ｕ ３２ Ｏ ５
基 金 项 目 ：国 防 科 技 重 点 实 验 室 基 金 资 助 项 目（ ． １ ０ ８ ０ ０ １ ０ ） Ｎｏ ９ ４ Ｃ０ ０ ５ １ ０ ９
ａ ｄ ｔ ｎ ｔ ｅ ２ ＥＳＰＲＩ ａｇｏｒｔ ｎ ｈｅ ｈ Ｄ－ Ｔ ｌ ｉｈｍ ｓｕｓ ｄ ｔ ｘ ｒ ｃ ｈｅｔ ｏ ｄｉ ｅ ｓｏｎ ｄ ｓｒｂｕ ｉｎ ａ ｙｐｃ ｌｐａ ａ ｅ ｅ ｓｏｆ ｉ ｅ ｏ ｅ ｔ ａ ｔｔ ｗ — ｍ ｎ ｉ ｉｔ ｉ ｔｏ ｎｄ ｔ ｉａ ｒ ｍ ｔ ｒ
基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用
收稿日期：2020-02-11修回日期：2020-04-15基金项目：陕西省年度基金资助项目（2017S014）作者简介：来雨（1983-），男，辽宁辽阳人，博士研究生，讲师。
研究方向：计算机应用，管理科学与工程。
*摘要：提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达（SAR ）图像目标识别方法。
该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系。
并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像。
在此基础上，设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别。
利用MSTAR 数据集在多种条件下进行了目标识别实验，验证了所研究方法的有效性。
关键词：合成孔径雷达，目标识别，属性散射中心，邻域匹配，目标重构中图分类号：TP317.4文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2021.02.008引用格式：来雨.基于属性散射中心的SAR 图像重构及在目标识别中的应用［J ］.火力与指挥控制，2021，46（2）：46-52.基于属性散射中心的SAR 图像重构及在目标识别中的应用*来雨（西安建筑科技大学，西安710055）SAR Image Reconstruction Based on Attribute Scattering Centerswith Application in Target RecognitionLAI Yu（Xi ’an University of Architecture and Technology ，Xi ’an 710055，China ）Abstract ：This paper proposes a Synthetic Aperture Radar （SAR ）image target recognition methodby target reconstruction based on attribute scattering centers.A neighbor matching algorithm is firstly used to build the correspondence between the scattering center sets from the test image and its corresponding template scattering center sets.Then ，all the test scattering centers and matched template scattering centers based on attribute scattering center model are used to reconstruct the test images and template images ，respectively.A similarity measurement of thereconstructed images is designed and the object type is determined by the criterion of maximum similarity.Target recognition experiments are conducted on the public MSTAR dataset under various operating conditions and the effectiveness of the proposed method is validated.Key words ：Synthetic Aperture Radar （SAR ），target recognition ，attributed scattering center ，neigh-bor matching ，target reconstructionCitation format ：LAI Y.SAR image reconstruction based on attribute scattering centers with application in target recognition ［J ］.Fire Control &Command Control ，2021，46（2）：46-52.0引言合成孔径雷达（SAR ）可以通过高分辨率成像实现对地表以及浅埋物体的有效观测［1］。
一维散射中心提取matlab
一维散射中心提取matlab
在一维散射中心提取的问题中，我们需要从多个角度来考虑。
首先，一维散射中心提取是指从一维散射数据中提取出散射中心的位置。
在Matlab中，我们可以使用各种信号处理和数学工具来实现这一目标。
首先，我们可以使用Matlab中的信号处理工具箱来进行一维散射中心提取。
可以使用傅里叶变换来分析散射数据的频谱特征，从而找到散射中心的位置。
另外，也可以使用相关分析或者自相关分析来找到散射中心的位置。
其次，我们可以使用数学工具来进行一维散射中心提取。
可以利用数学方法，比如最小二乘法或者拟合曲线的方法来拟合散射数据，从而找到散射中心的位置。
另外，也可以使用微分方程求解的方法来分析散射数据，找到散射中心的位置。
除此之外，我们还可以考虑使用图像处理工具来进行一维散射中心提取。
可以将散射数据转换成图像，然后利用图像处理工具来找到散射中心的位置，比如利用边缘检测算法或者特征提取算法来实现。
总的来说，一维散射中心提取涉及到信号处理、数学分析和图像处理等多个领域，我们可以结合Matlab中的各种工具和方法来实现这一目标。
希望以上回答能够帮助你更好地理解一维散射中心提取在Matlab中的实现方法。
SAR-ISAR目标电磁特征提取及应用研究
SAR-ISAR目标电磁特征提取及应用探究SAR/ISAR目标电磁特征提取及应用探究引言：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）和逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）是一种使用雷达进行目标成像的技术。
随着电子技术的不息进步，SAR/ISAR成像技术在军事、民用和科研领域得到广泛应用。
在SAR/ISAR图像中，目标的电磁特征可以提取，从而用于目标分类、目标识别和目标定位等应用探究。
本文将重点探讨SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法及其在实际应用中的相关探究。
一、SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法1. 距离特征提取在SAR/ISAR成像过程中，通过分析目标回波信号的时延和幅度信息，可以提取目标的距离特征。
常用的距离特征提取方法包括距离-多普勒参数预估、时延和幅度像散分析等。
2. 动态特征提取动态特征是指目标在一定时间内的运动状态。
在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的运动参数，如运动速度、加速度和运动轨迹等，可以提取目标的动态特征。
常用的动态特征提取方法包括多普勒频移分析、相位解调技术和动目标识别方法等。
3. 结构特征提取结构特征是指目标的几何外形和内部结构。
在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的散射中心、边缘轮廓和纹理特征等，可以提取目标的结构特征。
常用的结构特征提取方法包括边缘检测算法、纹理特征分析和外形特征描述等。
二、SAR/ISAR目标电磁特征的应用探究1. 目标分类与识别通过提取SAR/ISAR目标的电磁特征，可以对不同类型的目标进行分类和识别。
例如，通过分析目标的散射中心、纹理特征和结构特征等，可以识别出战斗机、坦克、舰船等不同类型的目标。
这对于军事侦察、目标指示和目标识别等具有重要意义。
2. 目标定位与跟踪通过提取SAR/ISAR目标的距离特征和动态特征，可以实现目标的定位与跟踪。
例如，在导航与测绘领域，通过分析目标的距离-多普勒参数和运动参数等，可以实现对地面车辆、飞机和船舶等目标的高精度定位和跟踪。
散射与散射仪的物理实验技术处理方法
散射与散射仪的物理实验技术处理方法散射是物理学中非常重要的现象之一，它在各个领域中都有着广泛的应用。
而散射仪则是用来测量和研究散射现象的工具。
散射实验涉及到许多物理实验技术处理方法，本文将就其中一些常见的处理方法进行探讨。
一、角度测量方法在散射实验中，角度测量是最基本的操作之一。
而测量角度的方法有多种，常见的有使用刻度尺或者角度表。
刻度尺是一种使用方便的工具，可以直接读取角度。
而角度表则需要调节到与所测量的角度相等，再读取角度仪上的数值。
这些角度测量方法在实验中起着至关重要的作用，可以准确地测量出散射角度。
二、信号采集和处理方法在散射实验中，经常需要采集和处理散射信号。
目前常用的信号采集方法有两种：模拟信号采集和数字信号采集。
模拟信号采集是指将信号转换为模拟电压信号后进行采集。
而数字信号采集则是将信号转换为数字信号后进行采集。
这两种方法各有优缺点，实验中需要根据具体需求选择适合的信号采集方法。
信号处理是在信号采集之后对采集到的数据进行分析和处理的过程。
常见的信号处理方法有滤波、傅里叶变换等。
滤波是指通过滤波器将不需要的信号成分去除，以得到所需的信号。
傅里叶变换则是将时域信号转换为频域信号，可以分析信号的频谱信息。
这些信号处理方法在散射实验中能够提取出有用的信息，对实验结果的分析和解释起到关键作用。
三、数据分析和拟合方法散射实验中采集到的数据需要进行进一步的分析和处理。
常见的数据分析方法有图像处理、曲线拟合等。
图像处理可以从图像中提取出需要的信息，如散射强度、散射角度等。
曲线拟合则是将实验数据拟合到一条理论曲线上，以得到拟合参数和相关的物理量。
这些数据分析方法可以帮助实验者理解实验现象和物理规律，从而得出准确的结论。
四、误差分析和精度估计方法在散射实验中，误差是无法避免的。
因此，对实验数据进行误差分析和精度估计是非常重要的。
通常，误差分析可以通过重复实验和对比不同实验结果得出。
而精度估计可以根据各种误差来源进行合理的估计。
基于空域滤波的雷达目标二维散射中心快速提取
状态空间模型(SSM)算法和矩阵束(MP)算法分析比较
状态空间模型(SSM)算法和矩阵束(MP)算法分析比较作者：曾跃,袁仕继来源：《电脑知识与技术》2009年第36期摘要:主要研究了雷达目标一维散射中心参数提取的问题。
首先介绍了空间状态模型(SSM)算法和矩阵束(MP)算法原理,然后分析比较了两种算法的异同点,在较高信噪比条件下,两种算法都能较为准确地估计参数,SSM算法在幅度估计的计算量方面有一定的优势,通过对仿真数据和暗室数据进行计算机仿真分析验证了理论分析的正确性。
关键词:空间状态模型;矩阵束;一维散射中心中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10263-04Analysis and Comparison of State-spacemodel(SSM) Algorithm and Matrix Pencil(MP) AlgorithmZENG Yue, YUAN Si-ji(School of Electronic Science and Engineering, National University of Denfense Technology, Changsha 410073, China)Abstract: Major study the problem of radar target one-dimensional scattering center Parameters extraction. First introduced the theory of state space model (SSM) algorithm and matrix pencil (MP) algorithm , then analyzed and compared the similarities and differences between the two algorithms ,at high SNR conditions, the two algorithms can be more accurate estimation of the parameters, SSM algorithm in computing the amount of the estimated range has certain advantages, through computer simulation of the simulation data and Darkroom data to verify the theoretical analysis is correct.Key words: state-space model; matrix pencil; one-dimensional scattering center随着现代战争需求的不断提高以及雷达信号处理技术的发展,要求雷达系统不仅能发现和跟踪目标,而且也要对感兴趣目标进行分类识别。
雷达目标散射中心的精确建模方法研究
雷达目标散射中心的精确建模方法探究关键词：雷达目标散射中心，建模方法，目标外形，电性参数，表面粗拙度，角度。
一、引言雷达目标散射中心是雷达目标识别和分类中的重要参数，具有识别目标种类、判定目标状态和猜测目标轨迹等重要作用。
因此，精确建模雷达目标散射中心具有重要意义。
近年来，随着雷达探测技术的不息进步和仿真技术的成熟，对目标散射中心的精确建模越来越成为雷达目标识别和分类技术探究的热点之一。
二、雷达目标散射中心的建模方法探究1. 目标外形对散射中心的影响目标外形是影响散射中心的一个重要因素。
不同外形的目标，在不同的方向上的散射中心大小和位置都有所不同。
因此，在建模过程中需要思量目标外形的影响，并依据目标的外形特征进行精确建模。
2. 电性参数对散射中心的影响目标的电性参数也是影响散射中心的重要因素。
目标的介电常数、电导率等参数会影响目标对电磁波的反射和散射，从而影响散射中心的大小和位置。
因此，在建模过程中应该对目标的电性参数进行详尽分析和探究。
3. 表面粗拙度对散射中心的影响表面粗拙度也是影响散射中心的重要因素之一。
表面越粗拙，目标表面微小的凹凸不平会导致电磁波在目标表面反射和散射的方向和强度不同，从而影响散射中心的大小和位置。
因此，在建模过程中应该对目标表面的粗拙度进行详尽分析和探究。
4. 角度对散射中心的影响角度也是影响散射中心的重要因素之一。
不同角度下，目标对电磁波的反射和散射方向和强度也会不同，从而影响散射中心的大小和位置。
因此，在建模过程中应该对目标的角度特征进行详尽分析和探究。
5. 利用仿真和试验数据对散射中心进行精确建模利用仿真和试验数据对散射中心进行精确建模是目前探究中常用的方法。
通过仿真和试验可以得到目标的散射数据，并对散射中心进行分析和建模。
详尽来说，可以通过雷达探测试验、电磁仿真计算等途径得到散射数据，并利用逆散射问题求解等方法对散射中心进行精确建模。
三、试验结果分析本文在国内某雷达试验室进行了雷达探测试验，并对试验结果进行了数据分析和建模。
物理实验技术中的散射实验方法与技巧
物理实验技术中的散射实验方法与技巧引言：物理实验技术是科学研究的基础，而散射实验在物理实验中占据了重要地位。
散射实验是通过研究物质与辐射或其他粒子之间的相互作用来了解物质的性质和结构。
它被广泛应用于材料科学、粒子物理学、核物理学等领域。
本文将介绍散射实验的基本原理、常用的散射实验方法以及一些技巧。
一、散射实验的基本原理散射实验基于散射现象的研究，散射现象是指粒子在物质中运动时与物质的原子或分子发生碰撞，使得其方向、速度等发生改变的现象。
散射实验通过测量入射粒子的入射方向、速度和出射方向、速度等参数来研究物质的性质和结构。
其基本原理可用散射截面、散射角等物理量来描述。
二、常用的散射实验方法1. 光学散射实验：光学散射实验是利用光与物质的相互作用来研究物质的方法。
常用的光学散射实验有斯托克斯散射实验和拉曼散射实验。
斯托克斯散射实验通过测量入射光的散射角和散射强度来研究物质的结构。
拉曼散射实验则通过测量光子的散射频率和散射角来研究物质的分子谱学特性。
2. X射线散射实验：X射线散射实验是利用X射线与物质的相互作用来研究物质结构的方法。
常用的X射线散射实验有衍射实验和散射衍射实验。
在衍射实验中，通过测量X射线的衍射角和衍射强度来研究物质的晶体结构。
在散射衍射实验中，通过测量X射线的散射角和散射强度来研究物质的非晶态结构。
3. 中子散射实验：中子散射实验是利用中子与物质的相互作用来研究物质结构的方法。
中子散射实验具有渗透力强、灵敏度高等特点，在材料科学和生物科学领域有广泛应用。
常用的中子散射实验有弹性散射实验和无弹性散射实验。
弹性散射实验通过测量入射中子的散射角和散射强度来研究物质的结构。
无弹性散射实验则通过测量入射中子的散射能谱来研究物质的动力学性质。
三、散射实验的技巧1. 样品制备技巧：样品制备对散射实验结果的准确性和可靠性有着重要影响。
在样品制备过程中，需尽量避免杂质的引入和样品的损伤，同时要保证样品的均匀性和稳定性。
ISAR高分辨成像与目标参数估计算法研究
ISAR高分辨成像与目标参数估计算法研究逆合成孔径雷达（Inverse synthetic aperture radar,ISAR）能够对非合作的目标进行高分辨成像,在军事和民用领域均有较多的应用。
本文从工程应用的角度出发,对ISAR成像算法以及与ISAR成像有关的目标运动参数估计和散射中心各向异性提取、合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）成像运动补偿算法进行了研究。
论文内容主要包括:超高距离分辨率ISAR成像算法、机动目标ISAR成像时间段选取与成像定标算法、大转角成像条件下散射点各向异性提取和直升机载SAR/ISAR混合成像中的成对回波消除等内容。
论文主要内容如下:第二章首先对ISAR的成像原理以及成像分辨率进行了介绍和分析,还介绍了一般ISAR成像处理步骤以及相应的算法。
在第二章的第二部分针对稀疏约束系数的选择问题,提出基于同伦重加权L<sub>1</sub>范数最小化的ISAR成像算法。
该方法能够自适应地、高效地为ISAR图像中的每个像素点选择较为准确的约束系数。
所以该方法的成像结果包含目标更多的细节和较少的虚假点。
实测数据与仿真数据的处理结果证明了算法的有效性。
第三章中,我们提出一种基于Keystone变换和时域线频调变标（Time-domain Chirp Scaling,TCS）的转动二维空变距离徙动（Range Cell Migration,RCM）校正算法,补偿超高距离分辨率条件下ISAR成像中的RCM。
该算法包含两个步骤,第一步中,方位空变的线性RCM由Keystone变换校正。
在第二步中,使用TCS消除距离空变的二次RCM。
仿真和实测数据的处理结果证明了所提算法的有效性。
第四章首先考虑ISAR成像积累时间较长时,目标存在转动速度不稳定及成像平面时变情况下,选取合适的成像时间段问题。
在详细分析成像平面与目标有效转速之间的关系之后,得出目标有效转速最大时成像平面最稳定、成像分辨率最高的结论,进而确定以转速最大作为成像时间段的选择准则。
基于状态空间模型(SSM)的雷达目标二维散射中心参数提取
基于状态空间模型(SSM)的雷达目标二维散射中心参数提取I. 引言- 研究背景- 已有研究成果的缺陷和不足- 研究意义和目的II. 相关技术综述- 雷达目标散射中心的概念和物理意义- SSM的基本原理和方法- 基于SSM的雷达目标散射中心参数提取的研究现状和方法III. 基于SSM的雷达目标二维散射中心参数提取模型- 模型建立和假设- 状态变量和观测变量的定义- 模型求解方法IV. 模拟实验与结果分析- 实验设置和数据采集- 模型参数优化和结果分析- 与其他方法的比较和验证V. 结论与未来工作展望- 实验结果总结和分析- 研究成果的贡献和局限性- 未来研究方向和拓展应用VI. 参考文献I. 引言在现代雷达技术中，散射中心是一个关键的概念。
它指的是雷达信号在目标物体表面散射时的中心位置。
散射中心是了解目标物体尺寸、形状、材质等特征的重要指标，因此，其参数的提取对于雷达目标检测、跟踪以及识别有着重要意义。
近年来，随着状态空间模型（SSM）在雷达信号处理领域中的应用日益广泛，基于SSM的散射中心参数提取方法也得到了研究和探索。
与传统的方法相比，基于SSM的方法更加准确、可靠且操作简便。
因此，本文旨在通过研究基于SSM的散射中心参数提取方法，提高雷达目标检测和跟踪的精度和效率。
本章首先介绍了研究背景，包括雷达技术在军事、民用、航空等领域的广泛应用以及目标散射中心参数的重要性；其次，分析了现有研究成果的缺陷和不足，如传统方法的精度不高、计算量大、对噪声敏感等问题；最后，明确了本研究的意义和目的，即利用SSM方法提高目标散射中心参数提取的精度和效率。
本文接下来的章节将会在第二章中介绍雷达目标散射中心的概念和物理意义，以及SSM的基本原理和方法；其次，第三章将介绍基于SSM的散射中心参数提取模型，包括模型建立和假设、状态变量和观测变量的定义以及模型求解方法；接着，第四章将展示模拟实验和结果分析，包括实验设置和数据采集、模型参数优化和结果分析以及与其他方法的比较和验证；最后，第五章将总结研究成果，分析实验结果，说明研究的贡献和局限性，并提出未来研究方向和拓展应用。
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ｈ ｓ ｔ ｄ ｒ ｉｅ ｔ ｅ ｅ ｍｅ ｏ ｓ ａ ｅ ｇｖ ｎ，Ａ ａ ｔ ｈ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ａ ｄ ｆ ｔｒ ｈ ｌ ｎ ｅ ｆ ｓ ａｔｒｎ ｅ ｔｒ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｅ ｈ ｔｌ ｓ ，ｔ ｕ ｒ ｎ ｎ ｕ ｕ ｅ ｃ ａ ｅ ｇ ｓ ｏ ｃ ｔ ｉ ｇ ｃ ｎ ｅ ｘｒ ｃ ｉ ｒ ｌ ｅ ｏ
单的 Ａ Ｃ Ｓ 模型实质上是 Ｄ Ｅ模型和 Ｇ Ｄ模型 的综 Ｔ 合形 式 ， 一 种先进 的 Ａ Ｃ模 型在 分辨 率 较 低或 成 后 Ｓ
像相 对带 宽 和方位 角 范 围较 小 时 ， 化 为局 部 式 分 退 布 ， 式上 与 简单 的 Ａ Ｃ模 型相 同 。故 Ａ Ｃ模型 和 形 Ｓ Ｓ
低， 只适 用于 分辨 率 较 低 的测 量 数 据 。非 经典 的散 射 中心模 型则 开辟 了散射 中心模 型 建模 的另一 条道
路 ， 待 于今后 的深 入研究 。 有
散射中心模型 ， 均忽略散射 中心响应对频率 的依 赖关 系 ， 侧重 研究其 对 方位角 的复 杂依 赖关 系 ， 常 通
将 之称 为非 经典 的散射 中心模 型 。
散射 中心模 型的建立 是不 断发 展完 善 的。上文
图 １ 散 射 中心 模 型 研 究 发 展
的几 种经典 的散射 中心模 型既 是相互 独立 又是 相互
Ｐｏ ｙ 型形 式 ， ｒｎ 模 已有 较为成 熟 的研究 。
言， Ｓ Ａ Ｃ模型的复杂度最高， 型精度最高， 模 准确性 最好 ， 用 于 分 辨 率 较 高 的测 量 数 据 ； Ｔ 适 Ｇ Ｄ模 型 和 Ｄ Ｅ模 型次 之 ， 算 简 单 、 杂 度 较 低 ， 一 般 的雷 计 复 在 达 信号分 析 中使用 较多 ； 理想 点模 型最 简单 ， 精度最
虽然没有严格的数学证明 ， 但它与高分辨雷达观测 等 精确 测量结 果相 吻合 ， 够 切 实体 现 目标 的散 射 能
特性。
一
１６ 一 ７
心 ， 国学 者进行 了大量 的研 究 各
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
， 最 简单 的理 从
论 和物 理光 学 理 论 （ Ｏ） 出 了一 种 比较 先 进 的 属 Ｐ 提
心 】 。散射 中心 这一 概 念是 在 理 论 分 析 中产 生 的 ，
型， 直接 将测量 数据 变换 到某个 域 ， 据该 域下谱 峰 根
的分布来描述散射中心。由于参数法能够更为精炼
准 确地表 达 目标丰 富 的细节信 息 ， 用领域 更 广 ， 应 研
究也多集中于此类方法 ， 故文 中散射 中心的描述和
ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｉｃ ｓ ｅ ．
Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｓ ａ ｔｒｎ ｅ ｅ ；ｆ ａｕｒ ｘｒ ｃ ｉｎ；ｐ ａ ｔ ｒｅ ｔｍａ ｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ｃ ｔ ｉ ｇ ｃ ｎｔｒ ｅ ｔ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｅ ｏ ｒ ａ ｍｅｅ ｓｉ ｔ ｏ
０ 引言
散 射 中心简 洁而 又贴切 的描述 了雷 达 目标 的物
模 型对频 率 依赖关 系 的幂 函数 描 述 形 式 ， 一 种简 前
衰 减指 数 和 （ ｎａ ｐｄＥ ｐｎｎｉｓＵ Ｅ） 型 。 Ｕ ｄｍ ｅ ｘｏｅｔｌ， Ｄ 模 ａ 随着雷 达 系统 性 能 的进 一 步 发 展 ， 想 点 模 型 理
假设不再成立 ， 尤其是 当相对测量带宽和成像 积累
此外 ， 考虑 到实 际 目标 几何 结构 的复 杂性 ， 究 研
者们又陆续提出了几种散射中心模 型， ｏ ｎ ｎ— Ｒ ｌ ｄＪ ｓ ａ ｏ ｓｎ ｏ 的多项式散射 中心模 型＿ 和 Ｌ Ｊ ｎ的半 参数 １ ．ｉ ａ
Ｄ 模型 Ｅ
简单的Ａｓ 先进的 多项式 半参数 ｃ ＧＤ Ｔ模型 模型 Ａｓ 模型 模型 模型 ｃ
关键词 ：散射 中心 ；特征提取 ；参数估计
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｃ ｔｅ ｉ ｇ ｃ ｎ ｅ ｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ ｓ ａ ｔ ｒ ｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔ ａ ｔｏ
ＭＡ Ｃ ｎ —ｕ ，ＷＥ ｏ ｇｊ ｎ Ｉ ｉ — ｉｇ ｏ ｇｈ ｉ Ｎ Ｇ ｎ －ａ ，ＬＵ Ｘ ａ ｍ ｎ ，ＵＵ Ｄ ｉ ｏ ｉ
提取方 法 主要针对 参数 化方 法而展 开 。
１ 典 型 散 射 中心模 型
目标散 射 中心模 型 的建 立伴 随着雷 达 系统性 能 的发 展提 高 ， 历 了从 简单 到 复杂 、 粗糙 到精 细的 经 从
过程。为了尽可能用简洁的模型合理地描述散射中
收 稿 日期 ：２ １ ０ ２一Ｏ １—１ ０ 作 者 简 介 ：马 聪 慧 （ ９７一） 女 ， 士 研 究 生 ， 要 研 究 方 向为 雷 达 １８ ， 硕 主 信号处理 ，Ａ Ｓ Ｒ图像解译 。
非参 数化 法 并 不 假 定 测 量 数 据 服 从 某 种 特 定 的模
着雷达系统性能的不断提高和研究人员对电磁散射 机理 理解 的逐 渐深入 ， 散射 中心 的内涵 正不 断扩 大 ，
由简单 的仅包 含位 置信息 的点衍 生 出更丰 富 的属性 信 息 ， 刻揭 示 了 目标 各部 分 的局 部特 性 。作 为 雷 深 达 目标 电磁 散射 的基 本 特征 ， 射 中心 在 Ｓ Ｒ图像 散 Ａ 解译、 三维重 建 、 达 自动 目标 识别 和散射 数据 的高 雷 分辨 分析 等军用 和 民用领域 呈现 出广泛 的应用 前 景 和实用 价值 。 在高 频 区 ， 目标 总 的 电磁 散 射 可 以认 为 是 由某 些局 部位 置上 电磁 散射 的相 干合 成 ， 些 局 部 性 的 这 散射 源 通 常 被 称 为 等 效 散 射 中心 ， 简 称 散 射 中 或
想点模型出发 ， 逐步考虑雷达入射电磁波频率和方位
角 等 因素 的影 响 ， 出 了一 系 列数 学 模 型如 图 １所 提 示 ， 中较 为典型 的散射 中心模 型有 ： 其 理想点 模 型、 衰
减指数 和（ ａ ｐｄＥ ｐｎ ｎｉ ｓ Ｅ） 型 、 于几何 Ｄ ｍ ｅ ｘ ｏｅ ｔ ｌ，Ｄ 模 ａ 基 绕 射理论 （ ｅｍ ｔｃｌＴ ｅｒ ｆ ｉｒｃ ｏ ，Ｇ Ｄ） Ｇ ｏ ｅ ｉａ ｈ ｏ ｏ ｆａｔ ｎ Ｔ 的 ｒ ｙ Ｄｆ ｉ
性散 射中心模 型 ， 】 该模型同样保 留了 Ｇ Ｄ模 型 Ｔ
对频 率依 赖关 系的描 述 ， 据 目标 散 射强 度 对 方 位 根 角 的依赖 关 系 ， 散射 中心 分 为 局部 式 和分 布式 两 将 种类 型 ， 并分 别 用 指 数 函数 和 Ｓｎ ｉｃ函数 因子 建 模 ，
Ｇ Ｄ模 型是 对 散 射关 系 的较 准 确 描述 ，Ｄ Ｔ Ｅ模 型是
对 这 种关 系在 特殊 情 况下 的一 种 简化 近 似 描述 ， 理 想 点模 型 则 是 一 种 简 单 的理 想 抽 象 描 述 。相 对 而
形式。它对散射中心 的描述有一定改善 ， 但对于许
多常见 的散射结构（ 如二面角、 三面角和圆柱等） 仍 不 能很 好 地反 映其 散射机 理 。值得 注意 的是 该模 型 可 以直 接 表 示 为 衰 减 谐 波 信 号 形 式 ， 即 通 常 的 也
２ １ 牟第６ ０２ 期
文 章 编 号 ：０ ９— ５ ２ ２ １ ）６— １６— ６ １０ ２ ５ （０ ２ ０ ０ ７ ０ 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文献标识码 ： Ａ
散 射 中心 提 取 方 法 研 究
马聪 慧 ，文 贡 坚 ，刘 晓 明 ，刘 迪
（ 国防科学技术大学电子科学与工 程学 院 Ａ Ｒ重 点实验 室 ，长沙 ４ ０ ７ ） Ｔ １０ ３
（ Ｒ ｙＬ ｂ， ａ ｏ ａ Ｕ ｉｅｓｙｏ ｅｅｓ ｅｈ ｏｏｙ ｈ ｎ ｓａ４ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ＡＴ Ｋｅ ａ Ｎ ｔ ｎｌ ｎｖｒｉ ｆ ｆｎｅＴ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｃ ａ ｇｈ １０ ３ ｈｎ ） ｉ ｔ Ｄ
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｓ ａｔｒｎ ｅ ｔｒ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｐ ａ ｓ ａ ｉ ｏ ｔｎ ｏ ｅ ｉ ｈ ｔ ｄ ｎ ｅ ｅ ｔｏ ｇ ｔｃ ｓ ａ ｔｒｎｇ ｔａ ｔ ｃ ｔｅ ｉ ｇ ｃ ｎ ｅ ｘｒ ｃ ｏ ｌｙ ｎ ｍｐ ｒ ｔｒ ｌ ｎ ｔ ｅ ｓｕ ｙ ｏ ｌ ｃｒ ｍａ ｎｅｉ ｃ ｔｅ ｉ ａ ｉ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｆｔ ａ ａ ａ ｇ ｔ ．Ｔ ｓ ｓｕ ｅ ｉ ｓｆｏ ｔ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｃ ｔｅ ｉ ｅ ｔｒｍｏ ｅｉ ｇ， ｈ ｒ ｃｅ ｔｃ ｏ ｉ ｈｅ ｒ ｄ ｔｒ ｅｓ ｈｉ ｔｄｙ ｂ ｇｎ ｒ ｍ ｈｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆｓ ａｔｒｎｇ ｃ ｎ ｅ ｄ ｌ ｒ ｎ ａ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉｓ ｏ ａ ａ ｔｒ ｅ ｔｍａ ｉｎ ａ ｅ ｒ ｖ ｅ ｄ ｉ ｅａ ｌ ｈ ｅ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｎｄ ｅ ａｕ ｔｏ ｓ ｏ ｎｄ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｅ ｆ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｉ ｔ ｒ ｅ ｉｗｅ ｎ ｄ ｔ ｉ，ｔ ｎ ｃａ ｓｆ ａ ｎ ａ ｖ ｌａ ｉｎ ｆ ｏ ｉ ｉ
能够 较精 细地 描述不 同类 型 的散射 结构 。
模型和属 性散 射 中心 （ ｔｉ ｔ ｃｔｒ ｇＣｎｅ， Ａｔ ｕｅ Ｓａｅｎ ｅｔ ｒ ｄ ｂ ｔｉ ｒ Ａ Ｃ 模型等。本文分别对这些模型进行介绍。 Ｓ）
Ｍ ＰＨｕ ｓ ｒｔ ＬＣＰｏｔｒ ＬＣ． ｏｔｒ Ｍ ． ｒ ｙ ｔｅ Ｐｔ ｅ ＪＧｅｒ Ｒ． Ｊ Ｌ Ｊ ｍ ． ｌ
理想点模型 ， 目标上所有散射 中心当作严格 将 孤立的点来看待 ， 认为这些点都是各向同性的 ， 其散 射 强度 与频 率 和方 位 角 无 关 ， 一 个 常数 Ｊ 是 。该 模
型 在形 式上 表 现为 一 些 指数 项 的加 和 ， 被 称 作 非 也
联系的。张爱兵 对理想点模型、 衰减指数和模型 和属 性散射 中心模型 的联 系及模 型参 数之 间的关 系 进 行 了较 为 详 细 的分 析 。在 相 对 带 宽 不 大 的情 况 下， 通过采用指数 函数近似代替幂 函数 ， Ｔ Ｇ Ｄ模 型 可 以近 似为 Ｄ Ｅ模 型 ； 种 Ａ Ｃ模 型均保 留 了 Ｇ Ｄ 两 Ｓ Ｔ