基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别*

何兴宇，童宁宁，胡晓伟

（空军工程大学防空反导学院，西安710051）

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别*

何兴宇，童宁宁，胡晓伟

（空军工程大学防空反导学院，西安710051）

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别，提出利用解线频调的方法，通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换（FFT），实现对目标散射中心成像，然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别，该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息，通过构造匹配度矩阵，判定目标所属的类别。仿真实验表明，该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。

ISAR，解线频调，散射中心，匹配矩阵，特征量

0 引言

地面多功能雷达（GBR）所具有的大带宽可以获取高分辨的一维距离像，然而一维距离像只反映目标的径向一维信息，导弹弹头目标一般较小而且结构简单，一维距离像能携带的信息少并且敏感于目标的姿态变化，给识别带来难度。但逆合成孔径雷达（ISAR）可以通过横向分辨将这些距离上重合的点分开，从而获得目标的二维分布，极大提高目标的信息量［1］。ISAR具有远距离、全天候、全天时工作等优点，目前通过ISAR成像来进行目标识别已得到广泛的应用，并且可以对飞机、舰船、导弹、卫星等目标进行远距离高分辨二维乃至三维成像，所以ISAR成像是战略防御系统中极有前途的一种目标识别手段［2-3］。

逆合成孔径雷达成像基于目标的散射点模型，即认为在不大的角度范围里，目标可用位置、强度不变的散射点表示它的散射特征［4］。本文基于目标的散射点成像，通过散射点特征匹配实现目标的识别。文献［5-6］分析并仿真了弹道目标回波，介绍了ISAR中的信号处理和特征提取技术，文献［7-8］分析了转动目标的ISAR成像方法及其发展。为了更好地对目标成像，需要选用时宽带宽积较大的信号，本文选用线性调频信号。用解线频调的方法对线性调频信号处理，实现对散射中心成像，并得到目标转台成像结果［9］，再进行目标成像信息的提取，获得目标散射中心的位置和幅度信息，最后通过匹配识别，判断目标所属的目标类。

1 解线频调与散射中心成像

其中，发射时刻tm=mT（m=0，1，2，…），称为慢时间，t称为快时间。fc为中心频率，Tp为脉宽，γ为调频率。

设参考距离为Rref，则参考信号为［4］：

其中，Tref为参考信号的脉宽。参考信号中的载频信号应与发射信号中的载频信号相同，以得到良好的相干性。

某点目标到雷达的距离为Ri，雷达接收到的该目标信号sr（，tm）为：

若R△=Ri-Rref，则其差频输出为：

将式（4）的差频信号对快时间作傅里叶变换，由此得到在差频域的表示式：

式（5）中后两个相位项可写成：

对上述得到的每一次回波信号进行FFT变换，得到目标的一维距离像信息，对得到的多次一维距离像对慢时间作傅里叶变换，得到目标散射中心的ISAR二维成像结果。此时，目标纵向分辨率与带宽成反比，横向分辨率与观测时间内目标转过的角度成反比。

2 特征量匹配识别

在得到目标的散射中心成像结果后，并不能完成对目标的识别，如果直接利用目标散射中心图像判断目标类别将有很大的不确定性，因此，本文提出了利用散射中心特征量匹配的识别方法。

经过上面的散射中心成像，得到目标的散射中心分布情况，其中包含散射中心的位置及幅度信息。设（pi，qi），i=1，2，…，N为得到的各散射中心的信息，其中pi为第i个散射点的位置，qi为第i个散射点的幅度，N为散射点个数。同样（pij，qij），i=1，2，…，N，j=1，2，…，M为模板散射中心分布信息，（pij，qij）为第j个模板位置及幅度信息，模板总数为M。

弹头目标ISAR图像散射点较少，因而每个散射点代表的信息量就相对较多，所以在一定的姿态角范围内，识别出的目标散射中心数目标应与成像得到的散射中心数目相同，进行匹配识别时要舍去与提取得到的散射中心数目不一致的模板。对剩余模板及成像得到的散射中心信息进行以下处理：

步骤1将每组散射中心幅度按最大值进行归一化，得到归一化幅度：

步骤2建立目标对各个模板的位置差矩阵，构造如下：

步骤3建立目标对各个模板的幅度差矩阵，并且由于幅度强的散射中心对于表征目标的结构特征贡献较大，因此，幅度差矩阵构造如下

3 仿真分析

仿真采用发射线性调频信号脉冲宽度Tp=40 μs，中心频率fc=6 GHz，信号带宽B=300 MHz，采样频率Fs=300 MHz，脉冲重复频率prf=50 MHz，自旋角速度w=0.01 rad/s，同时，为了获得清晰的ISAR图像，应使方位分辨率与距离分辨率相同，即ρr=ρa，而距离分辨率理论值为，故成像段目标总转角满足。

作为与本文成像方法的对比，图1给出了距离像域分解重构后得到的成像结果。图2为距离和方位维同时进行FFT变换得到散射中心图像。图3为目标转台成像结果。

图1 距离像分解重构的成像结果

图2 距离和方位维同时进行FFT变换得到的散射中心图像

图3 目标散射中心转台成像结果

图4 目标散射点模型

由图1和图2的对比可以看出，由于距离像域分解重构方法得到的成像结果有较大的距离向展宽及越距离单元走动，利用本文的方法得到的成像结果要比距离像域分解重构得到的成像效果要好。

利用得到的目标散射中心成像结果，依据本文提出的匹配识别方法，提取目标散射中心的位置和幅度信息，然后构造目标与模板的位置差与幅度差矩阵，按照匹配识别过程得到最终匹配识别结果如图4所示。

由匹配出的目标散射点模型可以看出，成像得到的结果与目标散射点模型相似度很大。而由于诱饵及伴飞物的影响，传统的直接根据目标的ISAR图像进行目标分类识别并不能有好的识别效果，与之相比该方法有较好的识别性能。

4 结束语

利用目标的散射点模型进行ISAR成像进而进行匹配识别具有非常大的潜力。本文在利用解线频调方法处理线性调频信号的基础上，实现了对目标散射中心的成像，进而利用提出的匹配识别的方法完成对目标的分类识别。仿真实验证明，基于解线频调成像方法较距离像域分解重构有更好的成像效果，匹配识别体现了较好的目标识别效果，证明该方法对匀高速运动目标具有较好的识别性能。然而，对于高速机动类目标及弹头微动较复杂的情况下，该方法需进一步完善。

［1］周万幸.弹道导弹雷达目标识别技术［M］.北京：电子工业出版社，2011.

［2］陈秀伟，张云华，张祥坤.弹道导弹的ISAR回波模拟［J］.空军工程大学学报：自然科学版，2011，12（1）:29-34.

［3］周万幸.ISAR成像系统与技术发展综述［J］.现代雷达，2012，34（9）：1-7.

［4］保铮，邢孟道，王彤.雷达成像技术［M］.北京：电子工业出版社，2005.

［5］Thayaparan T，Frangos P，Stankovic L.Signal Processing Techniques for ISAR and Feature Extraction［J］.IET Signal Processing，2008，2（3）:189-191.

［6］姚汉英，李星星，孙文峰，等.基于电磁散射数据的弹道目标宽带回波仿真［J］.系统仿真学报，2013，25（4）：599-604.

［7］贺思三，龙戈农，赵会宁，等.非均匀转动目标ISAR成像及横向定标［J］.空军工程大学学报：自然科学版，2012，13（4）:36-40.

［8］Pastina D.Rotation Motion Estimation for High Resolution ISAR and Hybrid SAR/ISAR Target Imaging［C］//IEEE Eadar Conference.Rome:IEEE Press，2008:1674-1679.

［9］杨有春，童宁宁，冯存前，等.弹道目标中段平动补偿与微多普勒提取［J］.宇航学报，2011，32（10）:2235-2241.

Ballistic Targets Recognition Based on Dechirping ISAR Imaging and Scattering Centers Matching

HE Xing-yu，TONG Ning-ning，HU Xiao-wei
（Air and Missile Defense College，Air Force Engineering University，Xi’an 710051，China）

To recognise the ballistic targets by the effectively use of its scattering centers，dechirping method is proposed.First，by proceeding planar FFT，imaging for targets’scattering centers is achieved.Then targets’feature information is extracted from targets’ISAR imaging.At last，a new matching method for recognition is proposed to realize targets’classification.The method realize its function by the use of the scattering centers’position and amplitude that extracted，then realized the classification by constructing metching matrixs.Simulations show the method has a fine target recognition ability under the certain condition.

ISAR，dechirp，scattering center，matching matrix，feature information

TN957.52

A

1002-0640（2015）02-0006-03

2013-12-15

2014-01-23

国家自然科学基金资助项目（61372166）

何兴宇（1989-），男，河北石家庄人，硕士研究生。研究方向：雷达信号处理。