本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于屬性散射中心模型的多視角目標(biāo)部件特征提取方法，可用于雷達(dá)回波反演、數(shù)據(jù)量壓縮、成像分辨率提高以及目標(biāo)分類與目標(biāo)識(shí)別。
背景技術(shù)：
：近年來的寬帶射頻半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展使得ISAR能夠獲得亞米級(jí)甚至厘米級(jí)距離分辨率。為了在方位向也獲得與距離向相同級(jí)別的分辨率，則需要更大的方位積累角，即進(jìn)行大轉(zhuǎn)角ISAR成像。大轉(zhuǎn)角成像中，比較簡(jiǎn)單的做法是采用多視角成像的方法，提高數(shù)據(jù)的綜合利用率。借用MIMO的一些術(shù)語，多視角ISAR數(shù)據(jù)具有空間分集、頻率分集和波形分集的優(yōu)勢(shì)，采用多視角ISAR數(shù)據(jù)處理具有以下特點(diǎn)：系統(tǒng)與傳統(tǒng)ISAR平臺(tái)相同，數(shù)據(jù)獲取容易。多視角ISAR系統(tǒng)相當(dāng)于處于不同方位的ISAR平臺(tái)，不要求系統(tǒng)參數(shù)一致，靈活性非常高。多視角ISAR處理相當(dāng)于對(duì)傳統(tǒng)ISAR獲取的數(shù)據(jù)的綜合利用，提高數(shù)據(jù)利用率。數(shù)據(jù)處理的一致性?？梢杂貌煌腎SAR平臺(tái)處于不同方位的回波對(duì)目標(biāo)進(jìn)行各方位子孔徑的描述，提取的目標(biāo)部件特征的方法相同，有相同的特征描述參數(shù)。信息融合。由于多視角ISAR系統(tǒng)的靈活性，最終在圖像層或特征層都得進(jìn)行融合處理。多視角ISAR成像處理指對(duì)同一目標(biāo)或場(chǎng)景從不同角度進(jìn)行探測(cè)獲得回波數(shù)據(jù)，可以是同一雷達(dá)的不同方位角，也可以是不同雷達(dá)不同方位角獲得。多視角ISAR成像處理主要在于信息的融合過程，多視角信息融合分為四個(gè)層次：信號(hào)層、圖像層、特征層和分類層。研究較早的是圖像層，應(yīng)用較多的是地圖的測(cè)繪。因?yàn)槊總€(gè)子孔徑回波都可以單獨(dú)成像，所以比較簡(jiǎn)單的做法就是每幅圖進(jìn)行旋轉(zhuǎn)取大的融合方法。信號(hào)層是指對(duì)回波信號(hào)不做預(yù)先處理，直接進(jìn)行多視角成像或特征提取。特征層和分類層首先利用單個(gè)子孔徑進(jìn)行特征提取與分類，然后進(jìn)行綜合決策。特征層融合常用方法是利用散射中心在雷達(dá)視線上的幾何投影，由多姿態(tài)角下一維距離數(shù)據(jù)的散射中心位置進(jìn)行關(guān)聯(lián)來重建目標(biāo)的二維或三維像。但很少有人進(jìn)行過多姿態(tài)角下屬性散射中心模型的參數(shù)化部件提取，進(jìn)行特征層的參數(shù)關(guān)聯(lián)融合，將大轉(zhuǎn)角圖像分解成一個(gè)個(gè)參數(shù)化部件，并得到每個(gè)部件的表征信息。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于屬性散射中心模型的多視角目標(biāo)部件特征提取方法，采用基于屬性散射中心模型的多視角目標(biāo)部件特征提取技術(shù)，是特征層的參數(shù)融合，最終得到目標(biāo)全方位各部件的特征參數(shù)集。本發(fā)明技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的思路為：多視角參數(shù)集的融合分為單個(gè)子孔徑參數(shù)處理與子孔徑間的參數(shù)處理。單個(gè)子孔徑內(nèi)：當(dāng)分布式散射體初始指向角不在子孔徑方位積累角內(nèi)時(shí)，會(huì)將分布式散射體圖像分散成幾個(gè)點(diǎn)，所以子孔徑內(nèi)部需進(jìn)行判斷，將超過積累角的分布式散射體去掉。由于各個(gè)子孔徑之間存在參數(shù)冗余，所以子孔徑間參數(shù)融合前需進(jìn)行去冗余操作。子孔徑之間：分為點(diǎn)散射部件與分布式部件，如果為點(diǎn)散射部件則判斷位置沒有相同，也沒有分布在分布式部件覆蓋區(qū)域即可，如果是分布式部件，則先判斷初始指向角，如果初始指向角相同，再判斷部件的距離有多大，當(dāng)兩個(gè)部件距離較近時(shí)，再根據(jù)部件長(zhǎng)度是否有重疊來判斷是否出現(xiàn)參數(shù)冗余現(xiàn)象。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：一種基于屬性散射中心模型的多視角目標(biāo)部件特征提取方法，所述方法包括如下步驟：步驟1，獲取多視角ISAR平臺(tái)接收到的多視角全孔徑回波數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多視角全孔徑回波數(shù)據(jù)進(jìn)行孔徑劃分，得到M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)；M為大于1的自然數(shù)；步驟2，對(duì)每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的屬性散射中心進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的所有屬性散射中心的初始參數(shù)集；步驟3，對(duì)每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的屬性散射中心的初始參數(shù)集去冗余，得到每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集；步驟4，任意選取M個(gè)子孔徑中的一個(gè)子孔徑作為基準(zhǔn)子孔徑，將其他M-1個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集旋轉(zhuǎn)到與基準(zhǔn)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集相同的坐標(biāo)系下；步驟5，對(duì)同一坐標(biāo)系下的M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集聯(lián)合去冗余，得到屬性散射中心的最終參數(shù)集；步驟6，根據(jù)屬性散射中心的最終參數(shù)集，得到目標(biāo)部件特征。本發(fā)明技術(shù)方案產(chǎn)生的有益效果：經(jīng)過多視角目標(biāo)部件特征提取，獲得各部件屬性散射中心模型的參數(shù)集，用此參數(shù)集表征目標(biāo)，相比于雷達(dá)回波，可以達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)的效果，用此參數(shù)集還可以反演目標(biāo)全孔徑雷達(dá)回波，在多視角成像中還可以通過目標(biāo)部件級(jí)的加強(qiáng)來加強(qiáng)雷達(dá)圖像的可視性。另外，可以根據(jù)目標(biāo)部件的屬性散射中心模型參數(shù)集進(jìn)行特征層的目標(biāo)識(shí)別與分類。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)多視角系統(tǒng)的示意圖；圖2是本發(fā)明多視角參數(shù)融合總流程圖；圖3是本發(fā)明多視角參數(shù)融合總流程圖中子孔徑間參數(shù)融合的具體流程圖；圖4是應(yīng)用本發(fā)明對(duì)原始信號(hào)無噪聲與信噪比0dB情況下與經(jīng)過多視角部件提取后重構(gòu)信號(hào)的多視角圖像融合結(jié)果對(duì)比；圖5是應(yīng)用本發(fā)明對(duì)原始信號(hào)信噪比0dB時(shí)與經(jīng)過多視角部件提取后重構(gòu)信號(hào)的多視角圖像融合結(jié)果對(duì)比；圖6是應(yīng)用本發(fā)明對(duì)模型多視角部件提取并重構(gòu)的結(jié)果與原部件參數(shù)位置在圖中進(jìn)行標(biāo)記對(duì)比的結(jié)果；圖7是對(duì)XPATCH仿真的挖掘機(jī)原始數(shù)據(jù)與經(jīng)過多視角部件提取后重構(gòu)后多視角合成結(jié)果對(duì)比；圖8是(a)對(duì)部件提取后對(duì)每個(gè)部件加強(qiáng)的多視角合成圖，(b)是根據(jù)提取部件位置標(biāo)注在圖中的情況。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。為了確保目標(biāo)全方位信息不被遺漏，多視角數(shù)據(jù)為方位向有部分重疊的數(shù)據(jù)，本發(fā)明用的數(shù)據(jù)為一個(gè)目標(biāo)大視角180度的數(shù)據(jù)進(jìn)行部分重疊劃分的多視角數(shù)據(jù)。多視角ISAR屬性散射參數(shù)估計(jì)包括各子孔徑參數(shù)估計(jì)與多視角參數(shù)集融合。多視角融合分為兩部分，一部分是多視角參數(shù)集的融合，一部分是多視角圖像的融合。本發(fā)明重點(diǎn)是特征層的多視角參數(shù)集的融合。多視角參數(shù)集的融合分為單個(gè)子孔徑參數(shù)處理與子孔徑間的參數(shù)處理。本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于屬性散射中心模型的多視角目標(biāo)部件特征提取方法，參照?qǐng)D1，所述方法包括如下步驟：步驟1，獲取多視角ISAR平臺(tái)接收到的多視角全孔徑回波數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多視角全孔徑回波數(shù)據(jù)進(jìn)行孔徑劃分，得到M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)；M為大于1的自然數(shù)。步驟1中對(duì)所述多視角全孔徑回波數(shù)據(jù)進(jìn)行孔徑劃分，得到M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)時(shí)要求相鄰子孔徑回波數(shù)據(jù)在方位角上有重疊，重疊區(qū)域至少為子孔徑積累角的一半。步驟2，對(duì)每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的屬性散射中心進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的所有屬性散射中心的初始參數(shù)集。步驟2具體包括如下子步驟：(2a)屬性散射中心模型為：其中，C＝3×108m/s表示光速；表示屬性散射中心p的參數(shù)集，Ap表示屬性散射中心p的復(fù)幅度，,xp,yp表示屬性散射中心p的位置坐標(biāo)，Lp表示屬性散射中心p的長(zhǎng)度，表示屬性散射中心p的初始指向角，f表示基帶頻率，表示子孔徑積累角，當(dāng)Lp＝0時(shí)，屬性散射中心模型退化為各向同性的點(diǎn)散射中心模型，表示局域式散射部件；當(dāng)Lp≠0時(shí)，屬性散射中心模型表示分布式散射部件；(2b)利用屬性散射中心的參數(shù)集構(gòu)造過完備字典其中，F(xiàn)(xp,yp)為坐標(biāo)信息函數(shù)，也是傅立葉基，(2c)對(duì)過完備字典依次進(jìn)行向量化和歸一化，將向量化和歸一化后的過完備字典記為基函數(shù)且(2d)獲取第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)將其向量化為i的初值為1，i＝1,2,3...M；(2e)令p＝1，p表示第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中的第p個(gè)屬性散射中心，表示估計(jì)第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中的第p個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集時(shí)采用的子孔徑回波數(shù)據(jù)；(2f)利用下式估計(jì)第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中的第p個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集：{xp,yp}=max||FFT(φ→HSp→)||]]>(2g)記錄此次迭代后得到第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中的的第p個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集令p的值加1，重復(fù)執(zhí)行子步驟(2f)，并計(jì)算能量殘差，直到所述能量殘差小于預(yù)設(shè)的能量剩余比門限，或者直到迭代次數(shù)p的值達(dá)到預(yù)設(shè)值；假設(shè)共迭代了N次，則將N次迭代得到的N個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集作為第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)屬性散射中心的初始參數(shù)集Λi，Λi＝{Θ1,...,Θk,...,ΘN}，k∈{1,2,3...N}；計(jì)算能量殘差res_energy的公式為：(2h)令i的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行子步驟(2d)至子步驟)2g)，從而分別得到M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)屬性散射中心的初始參數(shù)集。步驟3，對(duì)每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的屬性散射中心的初始參數(shù)集去冗余，得到每個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集。步驟3具體包括如下子步驟：(3a)獲取第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)屬性散射中心的初始參數(shù)集Λi，Λi＝{Θ1,...,Θk,...,ΘN}，k∈{1,2,3...N}；i＝1,2,3...M，i的初值為1；N為第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中屬性散射中心個(gè)數(shù)；(3b)根據(jù)初始參數(shù)集Λi中N個(gè)屬性散射中心的長(zhǎng)度，將第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)的N個(gè)屬性散射中心分為局域式散射中心和分布式散射中心；(3c)若某一個(gè)局域式散射中心位于任意一個(gè)分布式散射中心的內(nèi)部，則將該局域式散射中心丟棄，否則將該局域式散射中心保留；(3d)若某一個(gè)分布式散射中心的初始指向角與該分布式散射中心的子孔徑積累角的差值大于該分布式散射中心的子孔徑積累角的四分之一，則將該分布式散射中心丟棄，否則將該分布式散射中心保留；(3e)獲取第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)中最終剩余的所有局域式散射中心的初始參數(shù)集和最終剩余的所有分布式散射中心的初始參數(shù)集，將其作為第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集；(3f)令i的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行子步驟(3a)至子步驟(3e)，直到得到M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集。步驟4，任意選取M個(gè)子孔徑中的一個(gè)子孔徑作為基準(zhǔn)子孔徑，將其他M-1個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集旋轉(zhuǎn)到與基準(zhǔn)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集相同的坐標(biāo)系下。步驟4具體為：第j個(gè)子孔徑的坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)如下：x′y′=xycosθj-sinθjsinθjcosθj]]>其中，[x′y′]表示第j個(gè)子孔徑坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)，[xy]表示第j個(gè)子孔徑坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)前的坐標(biāo)；△Ωk表示第k個(gè)子孔徑的中心角與第k-1個(gè)子孔徑的中心角的角度差；θp表示基準(zhǔn)子孔徑的子孔徑積累角；θj表示第j個(gè)子孔徑進(jìn)行坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)的角度。步驟5，對(duì)同一坐標(biāo)系下的M個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的屬性散射中心的簡(jiǎn)化參數(shù)集聯(lián)合去冗余，得到屬性散射中心的最終參數(shù)集。步驟5具體包括如下子步驟：(5a)初始化融合后的參數(shù)集為空；i的初值為1，i＝1,2,3...M；(5b)令j＝1；j為第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后的第j個(gè)屬性散射中心；j＝1,...,n，n為第i個(gè)子孔徑回波數(shù)據(jù)去冗余之后剩余的屬性散射中心個(gè)數(shù)；(5c)根據(jù)第j個(gè)屬性散射中心參數(shù)集中散射中心的長(zhǎng)度，確定該屬性散射中心為局域式散射中心或者分布式散射中心；(5d)當(dāng)所述第j個(gè)屬性散射中心為局域式散射中心、第j個(gè)屬性散射中心的位置坐標(biāo)與融合后的參數(shù)集中已有的第一位置坐標(biāo)相同、第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心也為局域式散射中心時(shí)，比較第j個(gè)屬性散射中心的幅度和第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，若第j個(gè)屬性散射中心的幅度大于第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，則用第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集替換融合后的參數(shù)集中第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的參數(shù)集，若第j個(gè)屬性散射中心的幅度小于第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，則丟棄第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集；所述第一位置坐標(biāo)為融合后的參數(shù)集中已有的任意屬性散射中心的位置坐標(biāo)；當(dāng)所述第j個(gè)屬性散射中心為局域式散射中心、第j個(gè)屬性散射中心的位置坐標(biāo)被融合后的參數(shù)集中已有的第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的位置所覆蓋、第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心為分布式散射中心、第j個(gè)屬性散射中心的位置坐標(biāo)與第一位置坐標(biāo)的距離差值在一個(gè)距離分辨單元內(nèi)時(shí)，則丟棄第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集；當(dāng)所述第j個(gè)屬性散射中心為分布式散射中心、第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心為分布式散射中心，第j個(gè)屬性散射中心的初始指向角與第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的初始指向角相差3度以內(nèi)、第j個(gè)屬性散射中心的位置坐標(biāo)與第一位置坐標(biāo)的距離差值在一個(gè)距離分辨單元內(nèi)、且第j個(gè)屬性散射中心與第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心有重疊，則比較第j個(gè)屬性散射中心的幅度和第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，若第j個(gè)屬性散射中心的幅度大于第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，則用第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集替換融合后的參數(shù)集中第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的參數(shù)集，若第j個(gè)屬性散射中心的幅度小于第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的幅度，則丟棄第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集；當(dāng)所述第j個(gè)屬性散射中心為分布式散射中心、第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心為局域式散射中心、第一位置坐標(biāo)與第j個(gè)屬性散射中心的位置坐標(biāo)的距離差值在一個(gè)距離分辨單元內(nèi)、且第j個(gè)屬性散射中心的位置覆蓋第一位置坐標(biāo)時(shí)，則用第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集替代第一位置坐標(biāo)所屬的屬性散射中心的參數(shù)集；(5e)當(dāng)所述第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集不滿足子步驟(5d)中所述的條件時(shí)，將第j個(gè)屬性散射中心的參數(shù)集添加到融合后的參數(shù)集中；(5f)令j的值加1，并重復(fù)執(zhí)行子步驟(5c)至子步驟(5e)，直到j(luò)>n；(5g)令i的值加1，并依次重復(fù)執(zhí)行子步驟(5b)至子步驟(5f)，直到i>M；將最終得到的融合后的參數(shù)集作為屬性散射中心的最終參數(shù)集。步驟6，根據(jù)屬性散射中心的最終參數(shù)集，得到目標(biāo)部件特征。考慮到實(shí)測(cè)信號(hào)的遮擋等問題，假設(shè)檢測(cè)到共有N個(gè)目標(biāo)部件，則大視角信號(hào)基于電磁散射參數(shù)化模型的重構(gòu)可用下式表示：其中：表示方位角，表示散射目標(biāo)的可見范圍函數(shù)，由參數(shù)化模型的適用范圍與散射目標(biāo)的持續(xù)作用范圍共同決定。本發(fā)明的效果可通過以下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步說明。實(shí)驗(yàn)測(cè)試一實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)如表1所示：表1實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)的模型參數(shù)如表2所示。表2實(shí)驗(yàn)測(cè)試無噪聲情況下，多視角部件參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示表3目標(biāo)長(zhǎng)度(m)初始指向角(°)橫向位置(m)縱向位置(m)幅度10.9960.004001.010+0.012i20.99690.0040.511-0.502-0.842-0.471i31.195-44.9950.06-0.448-0.706+1.555i41.19545.004-0.044-0.464-0.352+0.776i51.0060.0040-1.003-0.843-0.469i60.079-77.212-1.003-0.503-0.066-0.043i實(shí)驗(yàn)測(cè)試信噪比0dB情況下，多視角部件參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表四所示表4目標(biāo)長(zhǎng)度(m)初始指向角(°)橫向位置(m)縱向位置(m)幅度10.9860.004001.001-0.037i20.95690.0040.511-0.48-0.870-0.437i31.195-44.995-0.036-0.545-0.682+1.509i41.19545.004-0.076-0.432-0.326+0.747i50.9860.004-0.022-1.003-0.812-0.453i60.089-40.443-1.028-0.5160.013-0.117i兩種情況下各項(xiàng)估計(jì)參數(shù)均方誤差結(jié)果如表五所示表5實(shí)驗(yàn)測(cè)試一模型仿真驗(yàn)證應(yīng)用本發(fā)明，在上述表一系統(tǒng)參數(shù)和表二模型參數(shù)條件下，無噪聲情況下進(jìn)行多視角ISAR特征層處理并重構(gòu)得到圖4所示結(jié)果，多視角參數(shù)融合后得到表三估計(jì)的目標(biāo)部件參數(shù)結(jié)果。信噪比0dB情況下進(jìn)行多視角ISAR特征層處理并重構(gòu)得到圖5所示結(jié)果，多視角參數(shù)融合后得到表四估計(jì)的目標(biāo)部件參數(shù)結(jié)果。圖6為兩種情況下的部件提取結(jié)果，原始部件與估計(jì)參數(shù)的位置對(duì)比，‘o’代表原部件位置，‘x’代表提取部件的位置，可以看到不論是提取部件重構(gòu)的多視角圖與原數(shù)據(jù)多視角圖，還是部件位置對(duì)比，結(jié)果都是比較準(zhǔn)確的。估計(jì)結(jié)果評(píng)測(cè)，表三表四的目標(biāo)6長(zhǎng)度都只有兩個(gè)分辨率單元，為局域式部件，初始指向角沒有意義，不參與評(píng)測(cè)，測(cè)評(píng)結(jié)果如表五所示。實(shí)驗(yàn)測(cè)試二系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置XPATCH仿真數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)如表6所示：表6實(shí)驗(yàn)測(cè)試二仿真驗(yàn)證經(jīng)過多視角參數(shù)融合后獲得47個(gè)部件特征參數(shù)。圖7是經(jīng)過多視角部件提取合成圖與原數(shù)據(jù)多視角合成圖的對(duì)比，因?yàn)槟繕?biāo)每個(gè)部件的雷達(dá)回波幅度不同，所以幅度小的部件在圖中會(huì)被強(qiáng)散射部件掩蓋，無法用人眼看到。圖8(a)為根據(jù)多視角部件提取后，將所有部件統(tǒng)一加強(qiáng)，然后多視角顯示的結(jié)果，可以看到目標(biāo)的整體情況，不存在弱散射部件被掩蓋的現(xiàn)象了。圖8(b)是將多視角提取部件位置表示在途中的結(jié)果，由于沒有原始目標(biāo)參數(shù)集，所以只能標(biāo)識(shí)提取后的位置。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3