【摘要】：傳統(tǒng)的點散射中心模型只能表征目標的位置信息,無法表示目標的長度和角度,而屬性散射中心模型表征了目標的幾何特性。為了能得到目標的全方位部件信息,鑒于屬性散射中心模型參數(shù)估計的緣故,提出基于屬性散射中心的多視角參數(shù)化部件提取與合成算法。首先將大視角有重疊的劃分為若干子視角,分別進行屬性散射中心模型的參數(shù)估計,然后將各參數(shù)統(tǒng)一投影到同一坐標系下,再進行參數(shù)的融合,最終得到目標參數(shù)集。該算法得到的這套參數(shù)可以反演目標回波數(shù)據(jù),提高圖像可視性,進行目標識別與分類。最后用兩個仿真實驗驗證了此算法的有效性。
[Abstract]:The traditional point scattering center model can only represent the position information of the target, but can not represent the length and angle of the target, while the attribute scattering center model represents the geometric characteristics of the target. In order to obtain the omni-directional component information of the target, a multi-angle parametric component extraction and synthesis algorithm based on the attribute scattering center is proposed in view of the parameter estimation of the attribute scattering center model. First, the large angle of view is divided into several sub-angles to estimate the parameters of the attribute scattering center model, and then each parameter is projected into the same coordinate system, then the parameter fusion is carried out, and finally the target parameter set is obtained. The parameters obtained by this algorithm can invert the target echo data, improve the image visibility, and carry on the target recognition and classification. Finally, two simulation experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;西安電子科技大學信息感知技術協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學基金創(chuàng)新群體基金(61621005) 自然科技基金(61301292)資助課題
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2447227