【ISAR成像】基于谐波小波的ISAR成像目标识别研究附Matlab代码

matlab科研社

于 2025-06-01 23:12:05 发布

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文章标签： matlab 算法开发语言

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🔥 内容介绍

本研究针对逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标识别中面临的复杂背景干扰、目标特征提取困难等问题，提出基于谐波小波的 ISAR 成像目标识别方法。利用谐波小波良好的时频局部化特性和多分辨率分析能力，对 ISAR 回波信号进行处理，提取更具区分度的目标特征，进而实现高精度的目标识别。实验结果表明，相较于传统方法，该方法在复杂环境下对不同类型目标的识别准确率显著提升，为 ISAR 成像目标识别技术的发展提供了新的思路与方法。

一、引言

（一）研究背景与意义

逆合成孔径雷达（ISAR）通过目标与雷达之间的相对运动，在信号处理中模拟大孔径天线，能够获得高分辨率的二维图像，在军事侦察、航空航天、安防监控等领域发挥着至关重要的作用。目标识别作为 ISAR 技术的关键环节，旨在从 ISAR 图像中准确判断目标的类型、型号等信息，对于目标预警、战场态势分析等任务具有决定性意义。然而，实际应用中，ISAR 成像面临着复杂的电磁环境干扰、目标姿态变化、多径效应等问题，导致获取的 ISAR 图像存在噪声大、特征模糊等情况，使得传统的目标识别方法难以满足高精度、实时性的要求，因此亟需研究更为有效的 ISAR 成像目标识别技术。

（二）国内外研究现状

目前，ISAR 成像目标识别领域已有诸多研究成果。传统方法主要包括基于模板匹配的方法，通过将待识别图像与预先存储的模板进行匹配来判断目标类型，但该方法对模板库的依赖性强，且难以适应目标姿态变化；基于特征提取的方法，如提取目标的几何特征、散射中心特征等进行识别，然而在复杂背景下，特征提取的准确性和稳定性较差。近年来，随着信号处理与机器学习技术的发展，基于深度学习的方法逐渐应用于 ISAR 成像目标识别，例如卷积神经网络（CNN）能够自动提取图像特征，取得了较好的识别效果，但深度学习模型通常需要大量标注数据进行训练，在实际应用中数据获取存在一定困难。

（三）研究内容与创新点

本研究将谐波小波引入 ISAR 成像目标识别领域，研究内容主要包括：分析 ISAR 成像原理及目标识别面临的挑战；探究谐波小波的特性及其在信号处理中的优势；构建基于谐波小波的 ISAR 成像目标识别方法，包括回波信号处理、特征提取与分类识别；通过仿真实验与实际数据测试，验证该方法的有效性与优越性。本研究的创新点在于利用谐波小波独特的时频分析特性，对 ISAR 回波信号进行精细化处理，提取更具判别力的目标特征，为 ISAR 成像目标识别提供了一种新的技术途径。

二、ISAR 成像原理与目标识别挑战

（一）ISAR 成像原理

ISAR 成像基于雷达与目标之间的相对运动，通过合成大的等效天线孔径来获得高分辨率图像。其基本原理是：当雷达发射宽带信号照射运动目标时，目标上不同散射点的回波信号因距离、多普勒频率的差异而存在相位差。通过对回波信号进行距离向和方位向的高分辨处理，距离向利用脉冲压缩技术实现距离分辨，方位向利用目标的转动产生的多普勒频率变化实现方位分辨，最终将目标的散射特性在二维平面上进行成像，得到目标的高分辨率 ISAR 图像。

（二）目标识别面临的挑战

复杂电磁环境干扰：实际应用中，ISAR 系统会受到来自自然环境（如地物杂波、气象杂波）和人为干扰（如电子干扰设备产生的干扰信号）的影响，这些干扰信号会混入 ISAR 回波信号中，导致成像质量下降，目标特征被淹没，增加了目标识别的难度。

目标姿态变化：目标在运动过程中，其姿态会发生复杂的变化，包括平动、转动、摆动等。姿态变化会使目标的散射特性发生改变，导致 ISAR 图像中目标的形状、尺寸、散射中心分布等特征发生变化，使得基于固定特征的目标识别方法失效。

数据获取与标注困难：获取高质量的 ISAR 实测数据需要昂贵的设备和复杂的实验环境，且数据采集过程受到诸多条件限制。同时，对 ISAR 图像进行准确的目标标注需要专业知识和大量人力，标注过程繁琐且容易出现误差，这限制了深度学习等数据驱动方法在 ISAR 成像目标识别中的应用。

三、谐波小波理论基础

（一）谐波小波的定义与构造

谐波小波是一种具有良好时频局部化特性的小波函数，由英国学者 Newland 提出。其定义基于傅里叶级数与小波分析的结合，在频域上，谐波小波的频域支撑区间为特定的频率段，通过对频域进行精确划分，实现对信号不同频率成分的有效分离。谐波小波的构造使得其在时域和频域都具有紧凑的支撑区间，能够同时在时间和频率上对信号进行高分辨率分析。

（二）谐波小波的特性

良好的时频局部化特性：谐波小波在时域和频域都具有尖锐的局部化特性，能够准确地定位信号在时间和频率上的特征，对于分析非平稳信号中不同频率成分随时间的变化情况具有独特优势。

多分辨率分析能力：类似于传统小波分析，谐波小波可以对信号进行多分辨率分解，将信号分解为不同尺度下的高频细节信息和低频近似信息。通过对不同尺度下的信号进行分析，可以从不同层次提取信号的特征，满足不同精度的信号处理需求。

快速计算特性：谐波小波变换可以通过快速傅里叶变换（FFT）等高效算法实现快速计算，大大提高了信号处理的效率，使其在实时性要求较高的应用场景中具有应用潜力。

（三）谐波小波在信号处理中的应用优势

在信号处理领域，谐波小波的上述特性使其在多个方面表现出优势。对于含有多个频率成分的复杂信号，谐波小波能够精确地分离出各个频率成分，便于对信号进行特征提取和分析；在噪声抑制方面，由于谐波小波能够准确区分信号与噪声的频率分布，因此可以通过对噪声所在频率段的处理，有效抑制噪声，同时保留信号的有用成分；在信号特征提取中，其多分辨率分析能力可以从不同尺度提取信号的特征，为后续的模式识别等任务提供丰富的特征信息。