一维距离像识别：雷达目标识别的新突破与建库策略

本文主要探讨了在公务车定位管理系统建设中，尤其是针对雷达目标识别的两个关键技术——二维像识别与一维距离像识别。首先，二维像识别是通过成像雷达如激光雷达、合成孔径雷达(SAR)等获取目标的微波图像，这些雷达能够提供高分辨率的方位和距离信息，有助于在复杂电子战环境中识别各类目标。然而，由于微波波长较短，雷达的角分辨力有限，导致二维像通常表现为稀疏散射中心的分布，这给普通的图像处理带来了挑战。 相比之下，一维距离像是通过宽带信号获取的，它在径向距离上提供了更高的分辨率，使得目标可以简化为多个独立散射中心的集合，每个散射中心对应于目标的一个特征。一维距离像对目标姿态的变化敏感，因此需要有效的特征提取手段和分类方法。文章提到的研究工作重点在于解决一维距离像识别中的问题，包括： 1. 雷达目标散射中心模型的讨论，这对于理解目标的雷达回波特性至关重要。 2. 提出了修正正则子空间的一维距离像识别方法，旨在解决正则子空间维数受目标类别数限制的问题，通过改进的坐标系（基矢）提高了目标区分度，从而提高识别精度。 3. 基于最优聚类中心的方法，通过优化变换矩阵减少同类目标间的差异，增加异类目标间的差异，以实现更准确的分类。 4. 最优投影平面方法的应用，通过将多类目标识别问题分解为两类，通过投票机制确定目标类别，这种方法也可适用于正则子空间法。 5. 关于目标建库方法的研究，提出了一种基于检测理论的非库属目标判别阈值，该方法可以在分类阶段区分出未参与训练的非库属目标，并在必要时更新目标库。 所有这些创新点都通过多组仿真目标一维距离像数据和实测飞机一维距离像数据的识别实验得到了验证，表明了作者在雷达目标一维距离像识别领域的深入研究和实际应用价值。自动雷达目标识别系统的广泛应用，特别是在军事领域，证明了这种技术对于未来武器系统的重要地位。