雷达目标识别原理与实验技术

本书在介绍雷达目标识别基础知识的基础上，针对不同的实际应用需求，研究了空中目标、地面目标、舰船和弹道导弹的雷达目标识别方法，并基于仿真和实测数据，对识别方法进行验证，给出了不同应用条件下的识别流程。有理论分析，更偏重于解决实际应用中面临的问题。重点：针对不同目标，详细地给出了特征提取和分类方法，具有较高的理论和工程应用价值。

胡明春，1963年2月生，1989年5月毕业于南京电子工程研究中心。硕士研究生。现任中国电子科技集团公司第十四研究所所长、研究员级高级工程师。长期工作在军事电子科研一线，从事雷达天线理论研究和系统总体工程研发。先后被授予享受国务院政府特殊津贴专家、两化融合十大领军人物、江苏省“333高层次人才工程”专家等荣誉称号，先后获得国家科技进步奖一等奖、二等奖，国防科工局等省部级科技进步奖20项。

   第1章 概论

1.1 雷达目标识别的作用

1.2 国内外现状及进展

1.2.1 弹道导弹识别

1.2.2 空中目标识别

1.2.3 海上目标识别

1.2.4 地面目标识别

1.3 目标识别面临的问题

1.4 本书主要内容及章节安排

参考文献

第2章 雷达目标识别基础

2.1 基本原理

2.2 主要流程

2.3 识别特征

2.3.1 窄带特征

2.3.2 宽带特征

2.4 分类技术

参考文献

第3章 雷达目标散射特性

3.1 目标散射特性基础

3.1.1 电磁散射机理

3.1.2 RCS定义

3.1.3 金属球的散射特性

3.2 目标散射特性研究方法

3.2.1 理论分析

3.2.2 电磁仿真

3.2.3 内外场测量

3.3 目标隐身技术

3.3.1 目标散射中心

3.3.2 主要隐身技术

3.4 窄带散射特性

3.4.1 随方位角变化散射特性

3.4.2 随频率变化散射特性

3.4.3 随极化变化散射特性

3.4.4 随双站角变化散射特性

3.5 宽带散射特性

3.5.1 宽带一维距离像

3.5.2 ISAR像

3.5.3 SAR像

参考文献

第4章 特征提取技术

4.1 一维像

4.1.1 高分辨距离像的获取

4.1.2 结构特征

4.1.3 变换特征

4.2 二维像

4.2.1 SAR成像原理

4.2.2 ISAR成像原理

4.2.3 图像特征

4.3 运动特征

4.3.1 运动和轨道特性

4.3.2 区域特性

4.4 微动特征

4.4.1 微多普勒效应

4.4.2 旋转部件的微动特性

4.4.3 旋转目标的微动特性

参考文献

第5章 分类器技术

5.1 分类器的基本概念及原理

5.1.1 分类器的基本概念

5.1.2 分类的基本流程

5.2 雷达目标识别常用分类器及其基本原理

5.2.1 模板匹配分类器

5.2.2 决策树分类器

5.2.3 线性判别方法

5.2.4 支持向量机分类器

5.2.5 神经网络方法

5.3 分类器的选择和学习

参考文献

第6章 飞机目标识别技术

6.1 飞机目标的特性分析

6.1.1 飞机目标的运动特性

6.1.2 飞机目标的窄带回波特性

6.1.3 飞机目标的宽带回波特性

6.2 飞机架次识别

6.2.1 基于窄带多普勒分析的飞机架次识别

6.2.2 基于宽带回波的飞机架次识别

6.2.3 架次识别研究趋势

6.3 飞机类型识别

6.3.1 军民属性识别

6.3.2 类别属性识别

6.4 飞机型号识别

6.4.1 基于模板匹配的识别方法

6.4.2 基于概率统计模型的识别方法

6.5 综合识别

6.5.1 综合识别方法

6.5.2 基于距离像与运动特征的综合识别

6.5.3 基于宽窄带多特征的综合识别

6.6 飞机目标识别试验

6.6.1 宽带雷达试验平台

6.6.2 实测数据说明

6.6.3 实测数据识别结果

参考文献

第7章 地面目标识别技术

7.1 SAR目标识别基本流程

7.2 SAR图像滤波方法

7.2.1 SAR相干斑产生机理

7.2.2 相干斑统计滤波

7.3 SAR图像分割方法

7.3.1 基于阈值的分割方法

7.3.2 基于边缘检测的分割方法

7.4 机场目标识别技术

7.4.1 机场区域分割

7.4.2 机场连通域提取

7.4.3 机场边缘提取

7.4.4 基于Hough变换跑道检测

7.4.5 实验结果分析

7.5 桥梁目标识别技术

7.5.1 水体分割

7.5.2 潜在桥梁区域确定

7.5.3 桥梁目标判别

7.6 车辆目标识别技术

7.6.1 SAR目标姿态角估计

7.6.2 基于平均模板的识别算法

7.6.3 实验结果与分析

参考文献

第8章 舰船目标识别技术

8.1 舰船目标特征

8.1.1 舰船目标RCS特征

8.1.2 舰船目标运动特征

8.1.3 舰船目标宽带特征

8.1.4 多传感器特征

8.2 大中小分类技术

8.2.1 基于RCS特征的大中小分类

8.2.2 基于长度特征的大中小分类

8.3 军民船分类技术

8.3.1 基于宽带一维像的军民船分类

8.3.2 基于ISAR像的军民船分类

8.4 舰船型号识别技术

8.4.1 基于宽带一维像的型号识别

8.4.2 基于ISAR像的型号识别

8.5 综合识别技术

8.5.1 多特征融合识别处理

8.5.2 多传感器综合处理

8.6 舰船实测数据识别试验

8.6.1 对海雷达试验平台

8.6.2 实测数据录取情况

8.6.3 实测数据分布情况

8.6.4 实测数据处理结果

8.6.5 试验基本结论

参考文献

第9章 弹道导弹识别技术

9.1 弹道导弹特性分析

9.1.1 运动特性

9.1.2 弹头突防技术

9.2 特征提取技术

9.2.1 弹道特征识别

9.2.2 RCS特征提取与识别

9.2.3 微动特征

9.2.4 尺寸特征

9.2.5 质阻比特征

9.3 关键事件判别

9.3.1 导弹关键事件梳理

9.3.2 关键事件判别方法

9.4 基于威胁度排序的综合目标识别技术

9.4.1 识别流程设计

9.4.2 单特征威胁排序技术

9.4.3 融合识别策略

9.4.4 综合识别仿真实验

9.5 展望

参考文献

第10章 雷达目标识别技术展望

10.1 目标识别技术要求

10.1.1 更稳健的特征提取

10.1.2 更精细的目标特征

10.1.3 更全面的目标特性

10.1.4 更实用的建模技术

10.2 目标识别面临的新问题

10.2.1 新型目标的出现

10.2.2 战场环境的复杂

10.2.3 作战方式的变化

10.3 目标识别发展趋势

10.3.1 多特征综合

10.3.2 多平台协同

10.3.3 多传感器融合

10.3.4 人工智能技术的应用

10.4 结束语

主要符号表

缩略语