基于三维散射中心模型的一维距离像识别

提出了基于三维散射中心模型的两种距离像识别思路,第一种利用全姿态三维散射中心模型恢复各个姿态下的距离像模板并训练分类器,将待识别距离像通过训练后的分类器完成识别;另一种思路将全姿态三维散射中心模型向各个视线方向投影得到一维散射中心模板,采用特征提取方法从待识别距离像中提取一维散射中心特征并与散射中心模板匹配完成识别。由于训练数据或匹配模板都由三维散射中心模型实时生成,因此这两种方法都大大节省了存储空间。采用暗室测量数据和电磁计算数据对两种思路分别进行了仿真试验,结果验证了方法的有效性。

雷达目标散射中心模型反演及其在识别中的应用

提出了一种基于散射中心模型的距离像识别方法。首先采用稀疏空间网格上的宽带测量数据离线反演目标散射中心模型,再将从距离像中实时提取的一维散射中心特征与该散射中心模型的一维投影进行匹配完成在线识别。在散射中心模型反演中,提出了稳定散射中心的概念并基于此完成稀疏空间网格下的一维散射中心投影关联。在识别过程中,通过设计合适的匹配函数解决散射中心参数估计误差和模型误差造成的散射中心数目、幅度和位置不完全匹配问题。仿真实验表明,对于精度较高的模型,基于模型的识别方法与基于距离像模板的方法识别率相当,而在存储量和灵活性方面优势突出。