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雷达目标识别预处理

雷达目标识别预处理的主要任务是尽量减小各种不确定因素对目标识别性能的影响，包括抑制噪声、杂波及其它有源和无源干扰，虚警鉴别与多目标分辨，成像识别时的目标（载体）运动补偿、斑点效应的抑制和目标分割，等等。有人认为预处理还包括目标类型的粗分类[2l。总之，预处理是雷达目标识别过程中的一个重要环节，其具体过程随雷达体制和应用背景而异。

雷达目标特征抽取

雷达目标特征抽取的任务就是从目标的雷达回波中抽取与目标属性直接相关的一个或多个特征，作为目标识别的信息来源。雷达目标特征抽取的客观依据是目标与环境的雷达特性。目标的雷达特性除了雷达目标特征信号以外，还包括雷达常规测量得到的目标的位置、运动参数等。环境的雷达特性一般是指地（海）面背景杂波的电磁散射特性，这里不予讨论。

雷达目标特征抽取所用的方法与目标和雷达体制二者密切相关，特征抽取时必须分析所有感兴趣目标的雷达特性，比较它们之间的异同，距离测试激光雷达反射板，提取区分某种目标与其它目标的---特征，用于目标识别，

为某金属球在不同波长雷达波照射下的rcs曲线，其横坐标r为目标有效散射尺寸与雷达发射信号波长a的比值。

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光学区雷达目标识别的重要理论基础是多散射中心理论，自动驾驶标识激光雷达反射板，即光学区目标的雷达回波可以近似等效为目标物体上少数几个强散射中心回波的矢量和。散射中心是客观存在的，智能码头激光雷达反射板，它主要指目标的边缘（棱线)、曲率不连续点、、镜面、腔体、行波及---波等强散射点，它反映了日标的精密结构特征。光学区的雷达目标识别方法可分为宽带高分辨和窄带低分辨两类。宽带高分辨雷达目标识别方法主要有成像识别〈即估计散射中心在目标物体上的分布）和散射中心历程识别〈即散射中心随目标姿态的变化过程）两种。宽带高分辨成像识别的大体情况和窄带低分辨目标识别的具体思路将在本文后面进行介绍。

rtr中的特征抽取至今仍未形成完整的理论体系，个别特征对于目标识别的作用难以量化。因此，现阶段的rtr研究都是在现有目标识别理论的指导下，不断尝试各种特征抽取手段，后根据所掌握数据的分类效果对目标特征抽取方法进行取舍。但是，经过大量的研究可以肯定的一点是，用于目标识别的特征数目并非越多越好。因为从同一目标回波中抽取的特征难免存在一定的相关性，而这种相关性往往是不易觉察的。冗余特征不仅会使运算量增大，安庆激光雷达反射板，而且还可能引入不---的噪声。避免冗余特征的途径是从目标电磁散射的机理出发，抽取与目标属性直接相关的特征，使每个特征都能得到合理的解释，但实际上很难做到这一点。

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