RCS 理论之于目标识别
RCS 对于观测方向非常敏感，同一目标在微小的观测方向改变下就可能引起
RCS 的极大变化。因此对于目标识别的任务来说是间距的。但可以考虑建立目
标的 RCS 库，保存目标在不同观测角（方位角，俯仰角，偏航角），不同的极
化方式，不同的频率下的不同 RCS。RCS 可以用 dBm
2
表示，也可以用 m
2
表示，
参见《雷达目标特征信号》P321。
可惜的是这样的数据库实在是太大了，不但建库需要的存储量惊人，而且用于
目标识别的时间也将因此不可想象。如何用较少的数据量而尽可能完备地表示
目标的 RCS 呢？
因为复杂目标 RCS 是随观测角和入射频率以及极化迅速改变的，如果入射频率
固定，极化也固定，则对于机动目标，观测角是不断改变的，我们要的就是
RCS 的起伏特征，利用 RCS 的起伏来区分不同的目标。因为这种起伏是变化很
快的，初步设想通过遗传算法来进行目标的自动分类效果会更好。（在分类之
前对目标的 RCS 进行特征提取，如起伏范围—最大截面积和最小截面积，变化
快慢等）。
进行目标识别的一种思想是希望目标特征具有姿态不变性，那样就可以一个目
标对应于一个特征。而利用 RCS 进行目标识别，RCS 本身不具有姿态不变性，
并且是剧烈变化，但这一变化的特征正又能够从另一个方面反映事物的本质。
RCS 既可以通过计算机计算，也可以通过实验测定。
利用缩比模型测 RCS，同时要改变频率，按照同样的比例进行变换。
在 X 波段，汽车的 RCS 通常比飞机和船只要大，而且截面积随测量频率上升而
增大（测量频率上限为 60GHz 时得到的结论，是否总是增大？）
gaoxin19830609
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