低分辨率雷達目標分類方法綜述

張冠武，李瑞東，王 冬

（西安電子工程研究所，西安 710100）

1 理論可行性分析

雷達目標的自動識別問題一直是國防和民用相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點。目前，國內(nèi)外對雷達目標識別問題的研究多針對于高分辨率雷達，這些研究大體包括2類：1）以一維距離像為對象的波形特征提?。?）以合成孔徑雷達（SAR）和逆合成孔徑雷達（ISAR）圖像為對象的圖像特征提取。

雖然上述研究已取得了很大進展，但這些方法并不適合于低分辨率雷達。低分辨雷達也有很多優(yōu)點，技術(shù)成熟，價格較低，且某些工作在低波段的雷達具有良好的反隱身能力和電子對抗能力。

低分辨雷達在很多領(lǐng)域內(nèi)都起著寬帶高分辨雷達不可替代的作用，且我國現(xiàn)役雷達一般都是不具備距離和方位高分辨的低分辨雷達。大量的研究證明，在低分辨條件下對目標進行粗分類是可行的。對低分辨雷達目標識別的研究，有著重要的現(xiàn)實和戰(zhàn)略意義。

2 國外分類技術(shù)綜述

（1）加強目標實際回波數(shù)據(jù)庫的基本建設(shè)。美國Ohio State大學電科學實驗室，對低分辨力雷達在不同極化、不同觀測方位和不同頻率情況下建立了多種目標（主要為飛行器、輪船）的RCS測量DataBase，用來分析各種低分辨力雷達的目標分類識別性能。

（2）大力發(fā)展目標特性測量雷達。美國改進了幾種特種目標分辨和識別雷達。并建立了由Alcor、Tradex等目標分類雷達組成的目標特征信號測量網(wǎng)絡(luò)，在20世紀70年代初，成功地從少量鋁鉑云和助推器碎片中識別出了導彈彈頭。

（3）用寬帶信號發(fā)射和處理設(shè)備改造低分辨力雷達。由于高分辨力的一維距離像可以一定程度上反映目標的幾何形狀及結(jié)構(gòu)特征，可以提供識別特征信息，美國海軍實驗室在低分辨力防空雷達基礎(chǔ)上增加了寬帶信號，獲取了目標高分辨力距離像，實現(xiàn)了飛行目標智能識別。

（4）綜合應用特征矢量。例如美國AN/MPQ-53愛國者雷達主要利用了目標調(diào)制譜、目標幅度起伏及目標運動特征作為目標識別主要判據(jù)。蘇聯(lián)的多型雷達也利用了上述特征來作為目標識別主要依據(jù)。

（5）使用優(yōu)化技術(shù)尋求最佳發(fā)射頻率和波形。低分辨力雷達目標識別困難的主要原因是發(fā)射波形簡單，信息量少。尋找最優(yōu)處理方法已是一個研究重要方向。隨著雷達極化測量技術(shù)的成熟，極化雷達目標識別成為新一代智能雷達系統(tǒng)研究領(lǐng)域的一個熱點。

綜上所述，國外雷達目標自動識別研究的最新進展可概括為：

一是雷達目標特性和機理研究的進展，主要為目標的電子散射特性。

二是雷達目標散射信息獲取技術(shù)的進步?，F(xiàn)代信號處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、和人工智能技術(shù)被廣泛地應用于目標識別，為低分辨力雷達目標分類識別打開了新的大門。

3 國內(nèi)目標分類技術(shù)現(xiàn)狀

40多年來，取得了大量的成果。主要體現(xiàn)在如下兩方面：（1）目標特性建模研究的深入。在目標RCS統(tǒng)計特性建模與測量、調(diào)制特征的產(chǎn)生機理和數(shù)學建模等方面取得較好成果。（2）雷達回波中識別特征分析與提取手段更加先進，象局部雙譜、紋理分析法、分形技術(shù)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新理論新技術(shù)都用于目標特征分析提取。

其中，國內(nèi)幾個主要低分辨率雷達目標分類技術(shù)研究成果如下：

（1）國防科技大學的郭桂蓉等根據(jù)雷達目標回波幅度的細微結(jié)構(gòu)特性，提出了利用傅里葉變換和梅林變換對回波信號進行二進制序列編碼并提取碼形特征，結(jié)合非清晰模式識別技術(shù)完成了對艦船的識別。

（2）哈爾濱工業(yè)大學的冀振元等分析了戰(zhàn)場偵察雷達的目標特征，提出利用目標的多普勒頻率瞬時變化特征實現(xiàn)對機動/非機動目標的分類?；诙嗥绽疹l譜結(jié)構(gòu)的差異對車輛和坦克兩種目標提取了相應特征，用于輪式目標和履帶式目標的識別，取得了較好的結(jié)果。

（3）國防科技大學的王偉等對低分辨雷達目標回波進行了研究分析，利用目標回波的波形信息，提出了利用擬穩(wěn)態(tài)特征信息、顯著狀態(tài)特征信息和變遷關(guān)系特征信息來表征目標波形并作為特征提取的主要依據(jù)，分類效果較好。

（4）國防科技大學的辛玉林等分析了飛行目標回波的波形特性，提取了基于波形熵及灰度的特征量，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別，實現(xiàn)了飛行目標分類識別，驗證了基于目標回波波形特征提取和分類識別的有效性。

綜合上述，與國外研究相比，國內(nèi)目標自動識別技術(shù)研究有一定差距，這主要體現(xiàn)在：

（1）目標識別基礎(chǔ)研究建設(shè)（實際回波數(shù)據(jù)庫、射頻仿真試驗室等）薄弱。（2）目標識別機理研究不夠深入。（3）研究過程中實際因素考慮較少。（4）專門目標識別雷達較少。

4 結(jié)束語

近年來，國內(nèi)外低分辨率目標識別技術(shù)發(fā)展較快。伴隨著技術(shù)的發(fā)展，雷達應用已從傳統(tǒng)的單一探測向深層次的雷達信息化應用發(fā)展。國際上，以西方世界為主的低分辨率雷達目標分類技術(shù)發(fā)展取得了較大的進步，已在多個算法領(lǐng)域取得突破，算法工程化程度也較高。我國雷達目標識別技術(shù)基于用戶需求在應用方面有一定的發(fā)展，例如在機載雷達成像、地面?zhèn)刹炖走_上已開始實施簡單目標識別的技術(shù)，并取得可喜的成績。但總體而言，我國雷達目標識別技術(shù)發(fā)展遲緩。因此，實施低分辨力雷達目標識別技術(shù)專題研究，改造和提升我國戰(zhàn)場偵察雷達性能具有必要性；另一方面，也為高分辨力雷達目標識別技術(shù)的研究提供基礎(chǔ)。

[1] 米紅妹.低分辨雷達目標識別的應用研究[D].大連理工大學，2011.