基于運(yùn)動(dòng)信息和RCS信息融合的目標(biāo)分類(lèi)算法研究.pdf

1、雷達(dá)目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別在防空反導(dǎo)、海上防御等國(guó)防軍事領(lǐng)域內(nèi)有著重要應(yīng)用。雷達(dá)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)獲取戰(zhàn)場(chǎng)信息的重要工具，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)上的目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。分類(lèi)結(jié)果用于態(tài)勢(shì)估計(jì)與決策分析，可以有效提高我方軍事戰(zhàn)斗力和機(jī)動(dòng)力。
　　由于目前我國(guó)大部分現(xiàn)役雷達(dá)都是窄帶低分辨雷達(dá)，提供的目標(biāo)信息相對(duì)有限，通常將其運(yùn)動(dòng)信息（位置、速度、加速度等）、雷達(dá)散射截面積（Radar Cross Section, RCS）等目標(biāo)特征用于目標(biāo)分類(lèi)

2、。本文主要對(duì)基于運(yùn)動(dòng)信息和RCS特征的目標(biāo)分類(lèi)方法進(jìn)行了研究，包括以下三部分：
　　1.針對(duì)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤分類(lèi)過(guò)程中對(duì)于未知機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型建模不準(zhǔn)確的問(wèn)題，本文提出了一種聯(lián)合跟蹤與分類(lèi)算法，預(yù)先建立多個(gè)目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型，通過(guò)在跟蹤過(guò)程中根據(jù)新息反饋修正，對(duì)預(yù)先建立的多個(gè)模型進(jìn)行概率分配，將目標(biāo)根據(jù)其機(jī)動(dòng)性進(jìn)行分類(lèi)，并且將分類(lèi)結(jié)果輔助修正目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型，在目標(biāo)按照機(jī)動(dòng)性進(jìn)行分類(lèi)的同時(shí)提升目標(biāo)跟蹤性能。
　　2.針對(duì)部分目標(biāo)在平穩(wěn)飛行

3、階段沒(méi)有表現(xiàn)出足夠的機(jī)動(dòng)特征致使上述分類(lèi)算法分類(lèi)識(shí)別困難的問(wèn)題，本文提出了一種基于模糊邏輯推理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)算法，利用Fuzzy數(shù)學(xué)知識(shí)，將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息模糊化，通過(guò)專家經(jīng)驗(yàn)生成模糊關(guān)系，將同一時(shí)刻的目標(biāo)高度以及速度值歸一化之后輸入建立好的模糊邏輯推理系統(tǒng)，估計(jì)各類(lèi)目標(biāo)的分類(lèi)概率。
　　3.針對(duì)在目標(biāo)分類(lèi)過(guò)程中只依據(jù)運(yùn)動(dòng)信息的局限性，本文提出了一種基于運(yùn)動(dòng)信息與RCS信息分類(lèi)融合的目標(biāo)分類(lèi)算法。算法首先基于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息以及RCS