目标一维距离像特征提取方法研究

目标一维距离像特征提取方法研究 2005 年 7 月系统工程与电子技术J ul . 2005 第 27 卷 第 7 期 Systems Engineering and Elect ro nics Vol . 27 No . 7 () 文章编号 : 10012506 X 20050721173202 目标一维距离像特征提取方法研究 许人灿 , 姜卫东 , 陈曾平 ()国防科技大学 A TR 国家重点实验室 , 湖南 长沙 410073 摘 要 : 针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性 ,直接将一维距离像用于目标识别很难取得 好的识别效果 ,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题 ,提出把一维距离像作为随姿态变 化的序列及强散射中心维数 、目标特征尺寸 、散射中心分布熵三个特征 ,并以这三个特征采用外场实测数据进行 目标识别实验 ,取得了较好的识别效果 。 关键词 : 高分辨 ; 目标识别 ; 一维距离像 ; 特征提取 中图分类号 : TN957 . 51 文献标识码 : A Study of method of range prof ile f eature extract ion XU Ren2can , J IAN G Wei2do ng , CH EN Zeng2ping ( )A T R Key L ab. , N ational U ni versity of Def ense Tech nology , Changsha 410073 , Chi na Abstract : Range p rofile of radar target shows t he range bin st ruct ure of target s , so it is applied abroad in high2 resolution radar target recognition ; but range p rofile is sensitive to t he pose of target s , so it is very hard to obtain a sat2 isfactory result to apply range p rofile to target recognition directly. Range p rofile is viewed as a sequence which changes wit h pose of target s , and t hree new concept s : st rong scat tering center dimension , target feat ure size and scat tering center dist ribution ent rop y are p ut forward. Then , we use t hese t hree feat ures to identif y target s based on real data and obtain a good result . Key words : high2resolution ; target recognition ; p rofile ; feat ure ext raction 征目标 。基于这三个特征并通过最小距离的方法来对数字 1 引言 特征进行分类 ,就可以达到目标识别的目的 。 衡量目标识 在光学区 ,当雷达发射信号频谱足够宽时 ,目标径向距别方法的优劣 ,可以从两个方面加以描述 : 离占据多个雷达距离分辨单元 ,目标的后向高频电磁散射 即有效性和可靠性 。所谓有效性 ,是指这种方法所能达到 在时域呈现连续起伏特性 ,形成一幅沿雷达视线距离的目 的同类聚合性和异类分离性的程度 ; 可靠性是指该方法对 标幅度图像 ,也即一维距离像 。一维距离像反映了目标的 于目标姿态和其它外界扰动的敏感性 。本文首先定义并分 精细的结构特征 ,在目标识别中具有十分重要的意义 。利 析了目标一维距离像的三个数字特征 ,并通过四种飞机目 1 ,5 用一维距离像完成目标识别的研究成果 到目前为止已标雷达宽带测量数据来验证该方法的有效性与可靠性 。经相当丰硕 ,但对于一维距离像的姿态敏感性和平移敏感 2 一维距离像特征分析 性这个问题一直没有很好地解决 。目前的普遍做法是将一 6 维距离像相关对准 以后 ,通过计算目标一维距离像和库 设雷达回波为 S, M 为回波数 , N 为采样点数 ,那 M 3 N 么一维距离像就可以通过简单的 F F T 运算获得 。假设得中相应姿态角距离像的匹配度来识别目标 。但由于要涉及 到距离像的相关对准 ,就会带来很大的计算量 ; 同时在库中到的一维距离像的模值矩阵为 P, 则矩阵的每一行就 M 3 N 要存储整幅距离像 ,存储量也比较大 。本文的思路是把目 代表一次观测一维距离像的幅度值 。在一次观测的一维距 标一维距离像近似当成随姿态变化的准随机序列 ,试图用 离像中 ,距离像包络随散射点起伏 ,分辨率则决定于雷达发 统计的方法来研究一维距离像 ,并提出三个特征 : 目标强散 射信号的带宽 。由于目标姿态角的变化和外界扰动因素的 射中心维数 、目标特征尺寸 、目标散射中心分布熵 ; 这三个 影响 ,这 M 次观测一维距离像有相当的不稳定性 ,通过大 特征都对平移不敏感 ,联合利用这三个特征 ,可以较好地标 量测量数据研究表明 ,每次观测一维距离像幅度的均值服 收稿日期 :2004 - 05 - 16 ; 修回日期 :2004 - 12 - 30 。 ( ) 基金项目 :国家“863”高技术计划基金资助课题 2002AA731200 ( ) 作者简介 :许人灿 1976 - ,男 ,博士研究生 ,主要研究方向为高分辨雷达目标识别 ,雷达极化信息处理 。 从一定的随机分布 ,这是以下特征定义的出发点 。目标特征尺寸来区分会有一定的误判率 ,但由于它们结构 ( ) E1 ?k ?M 。上的差异 ,散射中心分布熵应该有较大区别 ,从图 3 的结果 设任意一次观测一维距离像的均值为 k 来看这两种飞机的散射中心分布熵差别确实较大 ; 而雅克 1 目标强散射中心维数为定义 M - 42 和雅克 - 44 飞机由于在结构上的相似性 ,它们的散射 )( ] 1 ( ) ( ) EZ k= U [ P k , i > =k ? i = 1 () ( ) 中心分布熵应该比较接近 ,图 3 a和图 3 b的结构确实说 ( ) 式中 : U ———单位阶跃函数 , Z k的物理含义就是第 k 明了这一点 ,但通过强散射中心维数和目标特征尺寸可以 次观测一维距离像中大于均值的距离单元数目 , 它与目标 将它们区别开来 ;浆状飞机由于与其它几种飞机在尺寸上的散射中心数目密切相关 , 但它与散射中心数目不是相等 ( ) ( ) 差别较大 ,光从特征量 Z k和 C k就能将它区别开来 。的关系 。 ( ) ( ) ( ( ) ) 假设 L i= { k , i| P k , i- E?0k k )( k = 0 , 1 , , M - 1 , i = 0 , 1 , , Z- 1} 2 k 它表示目标第 k 次观测一维距离像大于或等于均值 E的 k 位置序列 。 定义 2 目标特征尺寸为 ( ) ( )( )( ) C k= L Z- 1- L 0 3 k k k ( ) C k反映了目标的径向尺寸 ,由于目标一维距离像与 ( ) 姿态密切相关 ,因此 C k是一随姿态起伏的序列 ,但从总 ( ) 的趋势来分析 ,尺寸具有明显区别的不同目标 ,其 C k具 有较大的差异 ,从中就可以进行目标识别 。 众所周知 ,熵反映的是变量的随机性 ,即均匀分布的变 量的熵最大 ,而分布比较集中的变量的熵较小 。对于任意 图 1 不同姿态下强散射中心维数变化曲线 一次观测的一维距离像模值序列 ,设 ( ) ( ) ( )1 , N - m n= P k , n, n = 0 , 1 , 4 k ( ) ( ) 对 m n归一化 ,即将 m n除以它的总模值 ,表达式如下 k k ( ) ( ) ( ) ( )m′n= m n/ | m n|5 k k k ? ( ) 定义 3 m n的散射中心分布熵如下 k N )( ( ) ( ) ( ( ) )6 H k= - m′i〃log m′ik k ? i = 1 ( ) H k反映的就是第 k 次观测的一维距离像散射中心 的分布情况 , 也 就 是 散 射 中 心 在 径 向 尺 度 内 的 离 散 程 度 。 如果熵较大 ,那么则说明散射中心在径向尺度内平均分布 的可能性比较大 ;反之 ,则说明散射中心分布比较集中 。也 ( ) 就是说 , H k反映的是目标的大体结构 。 实测数据特征提取结果和识别结果分析3 图 2 不同姿态下目标特征尺寸变化曲线 基于以上提出的三个特征量 ,我们利用外场实验数据 进行了分析和识别实验 。外场数据属性如下 : 采用的雷达 为 C 波段精密跟踪雷达 ,带宽为 400 M ,目标为 4 种飞机 : 浆状飞机 、安 - 26 、雅克 - 42 、雅克 - 44 。 实验取 4 种 目 标 在 不 同 姿 态 下 的 一 维 距 离 像 进 行 处 理 ,下图处理结果是目标在姿态区域 1 和姿态区域 2 的特 征分析结果 ,目标姿态区域 1 和姿态区域 2 是选取目标连 续变化的一维距离像 ,距离像个数为 128 个 。区域 1 和区 域 2 间姿态有较大的区别 。 从以上的图形结果可以看出 ,3 个特征量均对目标姿 态具有一定的稳定性 。同时从定义知道 ,这 3 个特征量具 有平移不变性 。从图 1 和图 2 的结果来看 ,由于安 - 26 和 图 3 不同姿态下散射中心分布熵变化曲线 ( ) 下转第 1191 页雅克 - 42 飞机尺寸上差不多 ,所以光从强散射中心维数和 第 27 卷 第 7 期基于修正空间平滑的改进正交化波束形成算法〃1191 〃 在干扰处形成了零点 。 参考文献 : 1 Hung E K L , Turner R M. A fast beamforming algorit hm for large ar2 () raysJ . I EEE Trans . on A ES , 1983 , 19 4: 598 - 607 . 2 赵永波. 稳健的阵列信号处理技术及其应用 D . 西安电子科技 大学 , 2000 . 3 Sun Hairon g , Ni Yanghua. A fast beamforming algorit hm for coherent signal and interferencesA . Proc. of CI E 1991 I nt . Conf . on Radar C, 1991 , 10 : 254 - 257 . 4 Shan T J , Kailat h T. Ada ptive beamforming for coherent signals and in2 () terferenceJ . I EEE Trans . on A S S P , 1985 , 33 3: 527 - 536 . 5 Pillai S U , Kwon B H. Forward/ backward s patial smoot hing techniques 图 2 自适应方向图 for coherent signal identificationJ . I EEE Trans . on A S S P , 1989 , 37 () 1: 8 - 15 . 5 结束语 6 高世伟. 相干信号源的高分辨阵列处理方法研究 D . 西安电子 科技大学 ,1988 .本文提出了一种基于空间平滑的改进正交化自适应波 7 穆贺强. 自适应波束形成的算法研究与硬件实现 D . 西安电子 束形成算法 。计算机仿真结果表明 ,该算法能有效工作于相 科技大学 ,1992 . 干干扰环境且能在所有干扰方向自适应形成零点 ,从而有效 8 Munier J , Delisle G Y. S patial analysis using new properties of t he cross2 抑制干扰 。 () spect ral mat rix. I EEE Trans . on S P , 1991 , 39 3: 746 - 749 . ()上接第 1174 页 态具有一定的稳定性 ,且具有平移无关性 ,综合利用这 3 个 利用以上 3 个特征量 ,我们根据最小距离准则 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 了识 特征量 ,可以有效而稳健地识别目标 ,达到目标识别的有效 别器 ,分别对 4 类目标进行了识别 ,然后再根据 3 个识别结 性和可靠性要求 ;同时 ,由于避开了计算量很大的距离对准 , 果进行决策层的融合识别 。识别器结构如图 4 ,融合识别结 本文的特征计算量小 ; 且对于目标的建库来说 ,每条距离像果列于表 1 。 只需要存储 3 个特征量而不需存储整条距离像 ,存储量大大 减少 ,有利于对目标的实时识别和工程实现 。 目标一维距离像包含了丰富的目标特征信息 ,本文仅在 一维距离像数字特征方面做了有益的尝试 ,更深入的研究将 在以后的工作中开展 。 参考文献 : 1 何松华 ,郭桂蓉 ,郭修煌. 基于目标距离像的地面目标检测和跟踪 () J . 国防科技大学学报 ,1992 ,14 2. 图 4 目标识别器结构 2 何松华 ,郭桂蓉. 一种基于 FMCW 毫米波体制的目标高分辨结构 () 图像恢复方法讨论. 电子学报 ,1993 ,21 9. 表 1 融合识别结果 3 肖顺平 ,郭桂蓉 ,庄钊文 , 等. 雷达目标特征提取变化方法与目标 飞机型号 浆状飞机 安 - 26 雅克 - 42 雅克 - 44 正确识别率 识别C. 长沙 ,国防科大校庆 40 周年论文集 ,1993 . 浆状飞机 4 肖顺平 ,郭桂蓉 , 庄钊文 , 等. 基于散射中心的目标建模与识别 200 0 0 0 100 % ( ) ( J . 系统工程与电子技术 ,1994 ,16 6: 55 - 57 . Xiao Shunping , 安 - 26 0 168 32 0 84 % Guo Guirong , Zhuang Zhaowen , et al. Target modeling and recognition 雅克 - 42 0 24 176 1 88 % S ystems Engi neeri ng and Elect ronics , based on scattering centers J . 雅克 - 44 () )1994 , 16 6: 55 - 57 . 0 2 11 187 93. 5 % 5 Zwiche P E , Ir I K. A new implementation of t he Mellin t ransform and 平均识别率 91. 375 % it s application to radar classification of shipsJ . I EEE Trans . on A nal2 () ysis and M achi ne I ntelki gence , 1983 , PAMI - 5 2. Chen C C , Andrews H C. Target 2motion2induced radar imaging J . 6 4 结 论 I EEE Trans . A ES , 1980 , 16 : 2 - 14 . 从实验结果来看 ,由于本文提出的 3 个特征量对目标姿