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第1章 概论1

1.1 雷达目标识别的作用1

1.2 国内外现状及进展3

1.2.1 弹道导弹识别3

1.2.2 空中目标识别9

1.2.3 海上目标识别12

1.2.4 地面目标识别14

1.3 目标识别面临的问题16

1.4 本书主要内容及章节安排16

参考文献17

第2章 雷达目标识别基础20

2.1 基本原理20

2.2 主要流程21

2.3 识别特征25

2.3.1 窄带特征25

2.3.2 宽带特征27

2.4 分类技术28

参考文献32

第3章 雷达目标散射特性34

3.1 目标散射特性基础34

3.1.1 电磁散射机理34

3.1.2 RCS定义37

3.1.3 金属球的散射特性38

3.2 目标散射特性研究方法44

3.2.1 理论分析44

3.2.2 电磁仿真45

3.2.3 内外场测量47

3.3 目标隐身技术53

3.3.1 目标散射中心54

3.3.2 主要隐身技术55

3.4 窄带散射特性57

3.4.1 随方位角变化散射特性57

3.4.2 随频率变化散射特性59

3.4.3 随极化变化散射特性60

3.4.4 随双站角变化散射特性61

3.5 宽带散射特性62

3.5.1 宽带一维距离像62

3.5.2 ISAR像62

3.5.3 SAR像62

参考文献64

第4章 特征提取技术67

4.1 一维像68

4.1.1 高分辨距离像的获取68

4.1.2 结构特征76

4.1.3 变换特征81

4.2 二维像84

4.2.1 SAR成像原理84

4.2.2 ISAR成像原理86

4.2.3 图像特征87

4.3 运动特征91

4.3.1 运动和轨道特性91

4.3.2 区域特性95

4.4 微动特征96

4.4.1 微多普勒效应96

4.4.2 旋转部件的微动特性98

4.4.3 旋转目标的微动特性102

参考文献109

第5章 分类器技术113

5.1 分类器的基本概念及原理113

5.1.1 分类器的基本概念113

5.1.2 分类的基本流程114

5.2 雷达目标识别常用分类器及其基本原理115

5.2.1 模板匹配分类器116

5.2.2 决策树分类器118

5.2.3 线性判别方法121

5.2.4 支持向量机分类器124

5.2.5 神经网络方法126

5.3 分类器的选择和学习133

参考文献135

第6章 飞机目标识别技术136

6.1 飞机目标的特性分析136

6.1.1 飞机目标的运动特性137

6.1.2 飞机目标的窄带回波特性141

6.1.3 飞机目标的宽带回波特性148

6.2 飞机架次识别154

6.2.1 基于窄带多普勒分析的飞机架次识别155

6.2.2 基于宽带回波的飞机架次识别159

6.2.3 架次识别研究趋势161

6.3 飞机类型识别162

6.3.1 军民属性识别162

6.3.2 类别属性识别164

6.4 飞机型号识别165

6.4.1 基于模板匹配的识别方法166

6.4.2 基于概率统计模型的识别方法171

6.5 综合识别178

6.5.1 综合识别方法178

6.5.2 基于距离像与运动特征的综合识别180

6.5.3 基于宽窄带多特征的综合识别184

6.6 飞机目标识别试验186

6.6.1 宽带雷达试验平台187

6.6.2 实测数据说明187

6.6.3 实测数据识别结果189

参考文献198

第7章 地面目标识别技术200

7.1 SAR目标识别基本流程200

7.2 SAR图像滤波方法201

7.2.1 SAR相干斑产生机理201

7.2.2 相干斑统计滤波203

7.3 SAR图像分割方法206

7.3.1 基于阈值的分割方法206

7.3.2 基于边缘检测的分割方法207

7.4 机场目标识别技术210

7.4.1 机场区域分割211

7.4.2 机场连通域提取211

7.4.3 机场边缘提取212

7.4.4 基于Hough变换跑道检测214

7.4.5 实验结果分析214

7.5 桥梁目标识别技术216

7.5.1 水体分割216

7.5.2 潜在桥梁区域确定217

7.5.3 桥梁目标判别217

7.6 车辆目标识别技术218

7.6.1 SAR目标姿态角估计219

7.6.2 基于平均模板的识别算法220

7.6.3 实验结果与分析222

参考文献225

第8章 舰船目标识别技术227

8.1 舰船目标特征227

8.1.1 舰船目标RCS特征227

8.1.2 舰船目标运动特征228

8.1.3 舰船目标宽带特征229

8.1.4 多传感器特征230

8.2 大中小分类技术231

8.2.1 基于RCS特征的大中小分类232

8.2.2 基于长度特征的大中小分类234

8.3 军民船分类技术236

8.3.1 基于宽带一维像的军民船分类237

8.3.2 基于ISAR像的军民船分类239

8.4 舰船型号识别技术243

8.4.1 基于宽带一维像的型号识别243

8.4.2 基于ISAR像的型号识别250

8.5 综合识别技术253

8.5.1 多特征融合识别处理253

8.5.2 多传感器综合处理253

8.6 舰船实测数据识别试验256

8.6.1 对海雷达试验平台256

8.6.2 实测数据录取情况256

8.6.3 实测数据分布情况257

8.6.4 实测数据处理结果257

8.6.5 试验基本结论260

参考文献261

第9章 弹道导弹识别技术262

9.1 弹道导弹特性分析262

9.1.1 运动特性262

9.1.2 弹头突防技术266

9.2 特征提取技术272

9.2.1 弹道特征识别272

9.2.2 RCS特征提取与识别273

9.2.3 微动特征276

9.2.4 尺寸特征285

9.2.5 质阻比特征286

9.3 关键事件判别295

9.3.1 导弹关键事件梳理295

9.3.2 关键事件判别方法303

9.4 基于威胁度排序的综合目标识别技术306

9.4.1 识别流程设计307

9.4.2 单特征威胁排序技术310

9.4.3 融合识别策略312

9.4.4 综合识别仿真实验315

9.5 展望316

参考文献317

第10章 雷达目标识别技术展望321

10.1 目标识别技术要求322

10.1.1 更稳健的特征提取322

10.1.2 更精细的目标特征323

10.1.3 更全面的目标特性324

10.1.4 更实用的建模技术325

10.2 目标识别面临的新问题326

10.2.1 新型目标的出现326

10.2.2 战场环境的复杂326

10.2.3 作战方式的变化326

10.3 目标识别发展趋势327

10.3.1 多特征综合327

10.3.2 多平台协同328

10.3.3 多传感器融合328

10.3.4 人工智能技术的应用329

10.4 结束语330

主要符号表331

缩略语345