第２期 ２０１３年４月 雷达科学与技术 Ｒａｄａｒ ＳＣｉｅｎｃｅ ａｎｄ ＴｅｃｈｎｏＩｏｇｙ Ｖｏ１．ｎ Ｎｏ．２ Ａｐｒｉｌ ２Ｏ１３ 基于极化不变量特征的雷达目标识别技术 王福友 ，罗钉 ，刘宏伟 （１．中航工业雷达与电子设备研究院，江苏无锡２１４０６３； ２．西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安７１００７１） 摘 要：极化是雷达目标具有的特性之一。以电磁散射计算仿真的圆锥形弹头模型、球形和圆柱形诱 饵模型为研究对象，在极化不变量理论基础上对这些简单目标的极化特性进行了试验分析研究，提出了一 种新的组合极化不变量特征（功率矩阵迹与行列式的比值）用于雷达目标识别，并给出了其对应实际的物理 意义。文中以ＳＶＭ为分类器，提出基于功率矩阵迹、去极化系数和功率矩阵迹与行列式的比值特征进行分 类识别，结果表明，该方法可以有效地将弹头和诱饵进行分类识别。 关键词：雷达目标识别；极化；功率矩阵迹；去极化系数；功率矩阵迹与行列式的比值 中图分类号：ＴＮ９５８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—２３３７（２０１３）０２—０１６５—０８ Ｒａｄａｒ Ｔａｒｇｅｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｏｍｅ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ＷＡＮＧ Ｆｕ—ｙｏｕ －一．ＬＵＯ Ｄｉｎｇ ．ＬＩＵ Ｈｏｎｇ—ｗｅｉ。 （１．ＡＶＩＣ Ｒａｄａｒ ａｎｄ Ａｖｉｏｎｉｃ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｗｕｘｉ ２１４０６３，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆ Ｒａｄａｒ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００７１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｔａｒｇｅｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｕｓｅｓ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｔｏ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｅ ｗａｒｈｅａｄ，ｂａｉｔ（ｓｐｈｅｒｅ ａｎｄ ｃｏｌｕｍｎ）．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｐｒｏｐｅｒ— ｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ（ＩＰＰＳＭｓ）ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｉｍｐｌｅ ｔａｒｇｅｔｓ ｉｓ ｇｉｖｅｎ．Ａ ｎｅｗ ＩＰＰＳＭ（ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｆｏｒ ｔｒａｃｅ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ）ｉｓ ｆｉｒｓｔ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｉｓ ａｌｓｏ ｇｉｖｅｎ． ＳＶＭ ｉｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ，ａｎｄ ｔｒａｃｅ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ，ｄｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ＴＰＳＭＤ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｆｏｒ ｔａｒｇｅｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｒａｄａｒ ｔａｒｇｅｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ；ｔｒａｃｅ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ；ｄｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ； ｔｒａｃｅ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ 重要的军事意义Ｌ６。］。 １ 引言 作为战术打击和战略威慑武器的中、远程各 型弹道导弹的研发一直受到各主要军事强国和新 兴国家的重视ｌ＿１］。而从弹道导弹研制成功不久后 雷达回波的极化特征是继幅度、相位和多普 勒频移之后的另一个重要特征。由于极化信息处 理使用了雷达回波的矢量信息，使得许多在时域、 频域、空域用常规手段难以解决的问题有了解决 办法。利用极化信息能提高目标检测信噪比、抗 干扰能力和目标识别能力 等。因此，作为时域、 的１９５０年开始，弹道导弹防御技术就成为美苏等 国的研究热点。目前，美国等国已经建立起实用 的弹道导弹防御系统 ］。 频域和空域信号处理技术的补充，极化信息处理 技术对目标识别具有潜在应用价值。 极化是电磁波的固有属性，被认为是与目标 几何外形直接相关的一种特征，而全极化雷达往 往被认为可以接收雷达回波的所有能量，得到了 极化散射矩阵，更与目标特性紧密联系。极化用 于目标识别的一个最简单的例子就是极化可以有 弹道导弹防御面临的环境和技术日益复杂， 如何实现在导弹自由飞行段和再入段的预警和识 别，并引导我方导弹进行拦截，是弹道导弹防御的 关键，雷达目标识别技术的研究对于导弹防御系 统和战略、战术弹道导弹突防技术的发展均具有 收稿日期：２０１２—０９—２０；修回日期：２０１２—１１－２０ １６６ 雷达科学与技术 第１１卷第２期 效识别球形诱饵，其ＲＣＳ可以和弹头迎头方向的 ＲＣＳ近似相等，运用传统的单一极化雷达很难区 分弹头和球形诱饵，而全极化雷达可以有效区分 弹头和球形诱饵，因为球在不同方位的极化散射 矩阵近似相同，而弹头在不同方位的极化散射矩 阵是和诱饵球不同的。 从公开的文献上看，当前国内外研究得比较多 的是极化ＳＡＲ，主要是用于遥感等，取得了较成功 的研究 ］。国外鲜有报道极化用于弹道导弹目标识 别，但据预测美国反导雷达具有极化识别的能力，目 前国内具有极化能力的雷达较少，主要是成本较大， 但随着科技的发展以及工艺的改进，相信具有全极 化测量能力的极化雷达会得到进一步的应用。 Ｂｉｃｋｅｌ较早地提出极化不变量的理论ｌ】 ，但 没有给出试验验证和分析，本文在电磁散射计算 仿真数据基础上，对锥形弹头模型、球形和圆柱形 诱饵模型的极化不变量特征进行了分析，提出了 新的极化不变量特征，得出了一些实用的结论。 ２极化不变量目标识别原理 极化与目标的几何外形直接相关，因此本文 主要是依据极化不变量特征进行目标分类识别。 分时极化或同时极化情况下，可以采用测量极 化散射矩阵的方法进行目标识别。在Ｈ—Ｖ基下， 信号的发射电场和散射电场存在以下线性关系： Ｅ ＝［ｓ］Ｅ． （１） 式中，Ｅｉ和Ｅ 分别为人射波和散射波的极化状 态，Ｅｓ］为２×２的复矩阵（Ｓｉｎｃｌａｉｒ矩阵），得到极 化散射矩阵： ｓ一［Ｓｓ、Ｈ， ．喜、Ｈ，Ｖ ］ （２） ３对于互易性目标，可以近似地认为 ＳＨｖ≈ＳｖＨ （３） 通过极化散射矩阵进行相应变换可得到极化 不变量： （１）行列式模值ｌ△ｌ ｌ△ｌ—ｌ ｄｅｓＥＳ］ｌ—ｌ ｓ Ｓ 、，一Ｓ 、，Ｉ （４） （２）功率矩阵迹Ｐ Ｐ 一ｌ ＳＨＨ ｌ ＋ｌ Ｓ、，、，Ｉ。＋２ ｌ ＳＨｖ Ｉ。 （５） （３）去极化系数Ｄ Ｄ一１一 （６） （４）本征极化方向角 。 。一 ＿ａｒ１ ｃｔａｒｃｔａｎ ａｎ ㈩ ） 式中， ｆＳ１一ＳＨＨ＋Ｓｖｖ Ｓ ２＝＝＝ＳＨＨ—Ｓｖｖ （８） ｌＳ１２一ＳＨｖ （５）本征极化椭圆率ｒ。 １ｒｏ 一 一 ａｒｃｔａｎ ｎ ■ （９）） 式中， Ｓ＇ｌ２一Ｓ１２ ｃｏｓ（２ｑ￣。）一÷ｓ ２ ｓｉｎ（２ｑ￣。） （１ｏ） 由于功率矩阵迹Ｐ 和行列式△均为不变量， 本文提出一个组合的不变量系数 一 Ｐ Ｉ Ｓ ｆ ＋１ＳＨＨＳｖｖ—Ｓ ｖ Ｓ、，、，１ ＋２ １ Ｓ 、，１ （１１） 表１给出了以上极化特征对应的物理意义，具 有明确的物理意义，可能更能有效地利用极化特 征进行目标识别。 表１ 极化散射矩阵提取的特征对应的物理意义 极化特征 物理意义 行列式模ｌ△ｌ 行列式值ｊ△粗略反映了目标的粗细或“胖瘦” 功率矩阵迹Ｐ１ Ｐ 代表了一对正交极化天线所接收到的总功 率，它大致反映了目标的大小 Ｄ大致反映了目标散射中心的个数： 去极化系数Ｄ ①０＜Ｄ＜０．５时对应的是一孤立的散射中心 目标；②０．５＜Ｄ≤１时对应的是多散射中心 的组合体目标 本征极化方向角伽 ９０反映了目标极化方向 本征极化椭圆率ｒｏ ｒｏ反映了目标对称性差异 组合的不变量系 表示目标的纵横比 仿真试验结果 由于极化涉及复杂的电磁散射机理和目标特 性，本文采用电磁散射计算仿真数据进行分析，对 于纯金属电磁计算仿真的结果和微波暗室测量的 结果相当。根据文献［６３和文献［１２］所述，导弹弹 头的外形可能是圆锥体，因此本文选取圆锥体作 为弹头模型，而由文献［１１］和文献Ｅ１２］可知，诱饵 可能是充气球体，此外考虑长度等因素，本文还选 择了圆柱体，圆柱体与圆锥体等高，底面直径也相 等。图１给出了本文电磁散射计算所用的三种目 标模型示意图，分别为圆锥、球、圆柱。极化方式 采用线极化ＨＨ、ＶＶ、ＨＶ、ＶＨ极化。 ２０１３年第２期 王福友：基于极化不变量特征的雷达目标识别技术 １６７ （ａ） 圆锥体（仿真弹头） （ｂ）球 （ｃ） 圆柱 图１简单目标模型示意图 ３．１ 电磁计算仿真试验模型及参数 ３．１．１ 圆锥体 圆锥体高为１．５ ｍ（包含锥尾５ ｃｍ高圆柱部 分，由于该部分相对较小，本文将该目标统称为圆 锥体），锥顶半角为９。，底面半径为０．２４ ｍ，频率为 ８．５～１０．５ ＧＨｚ，频率步进为２ ＭＨｚ，方位角为 ０。～１８０。，角度步进为０．２。，Ｏ。对应于锥尖，１８０。对 应于锥尾。 ３．１．２球体 在各种极化模式下，金属球的ＲＣＳ与视角无 关，其仿真随频率变化的ＲＣＳ数据。球的ＲＣＳ 结果是一致的，因此本文测量的球目标尺寸是 以波长归一化的目标特征尺寸大小的参数 ｋａ＿ｌ ，ｋａ∈（０，５００），忌为波数，愚一２７【 一 ２￣ｆ／ｃ，ａ为球的半径，尼ｎ步进为０．１。 ３．１．３ 圆柱体 圆柱和圆锥目标高和底面直径相同，圆柱体 高为１．５ ｍ，底面半径为０．２４ ｍ。频率为８．５～ １０．５ ＧＨｚ，频率步进为２ ＭＨｚ，方位角为Ｏ。～９０。， 角度步进为０．１。，０。对应于底面，９Ｏ。为垂直对 圆柱。 ３．２ 电磁计算仿真ＲＣＳ结果与分析 图２（ａ）～（ｃ）给出的是图１（ａ）～（ｃ）所对应的 简单目标的不同极化下的ＲＣＳ。由于圆锥体是标 准体，满足互易性，所以图２（ａ）给出的是ＨＨ、 ＶＶ、ＨＶ极化下频率为１０ ＧＨｚ的ＲＣＳ； ４０ … ＨＨ极化 ２０ Ｉ ……ｖｖ极化 鲁 奄 ０ 八 ．ＨＶ极．． 化 ８ 一２０ —柏 ｌ ｌ １唧 『 ．６０ ０ ４５ ９０ １３５ １８０ 方位角／（。） （ａ） 圆锥体的ＲＣＳ 。 －２。 ｇ 墓－６ｏ ＨＨ极化 ８。 一ｌｏｏ ｇ∞∞ 、８《 －１２０ ０ ｌ００ ∞ ２００ ０ ３００ ∞ ４００ 加 ５００ ／ｃａ （ｂ）球体的ＲＣＳ 一 由于球体为各向同性，其同极化ＨＨ和ＶＶ 极化近似相等，ＨＶ和ＶＨ极化相等，所以图２（ｂ） 只给出球的ＨＨ极化和ＨＶ极化模式下频率为 １０ ＧＨｚ的ＲＣＳ回波，由图２（ｂ）可知，交叉极化 ＲＣＳ接近于零（接近一８０ ｄＢ）。需要说明的是当 忌口＜０．５时，目标处于瑞利区，当０．５≤ｋａ≤２０ 时，目标处于谐振区，由图２（ｂ）可知，在谐振区内， 目标的ＲＣＳ随频率变化震荡，当忌ｎ＞２０时，此时 目标的ＲＣＳ主要取决于其形状和表面的粗糙程 度，由于是球体，在光学区类似于一条直线，同时 也验证了文献［１２］对瑞利区、谐振区和光学区的 划分理论。 １６８ 雷达科学与技术 第ｌ１卷第２期 图２（ｃ）给出的是圆柱全极化模式下的ＲＣＳ， 可以看出ＨＶ极化和ＶＨ极化的ＲＣＳ近似相等； 由图２（ａ）和（ｃ）可知，在全方位变化下，任意一种 目标的同极化的ＲＣＳ起伏趋势一致，ＲＣＳ值近似 相等，交叉极化也具有相同的结论，同极化与交叉 极化的差值在２Ｏ ｄＢ左右。 由图２可知，除了个别方位外，圆锥体、球体、 圆柱体的同极化的ＲＣＳ接近，这对于传统的单一 极化雷达是很难通过ＲＣＳ对这三类目标进行分类 识别的，此外由于圆柱的长度和圆锥体的长度相 同，传统的一维像通过测量目标的长度也将很难 区分这两类目标，这也说明用球体和圆柱体作诱 饵是可能的。 ４特征提取与识别 ４．１特征提取与分析 依据电磁计算仿真数据提取极化散射矩阵， 由极化散射矩阵提取极化不变量特征，图３～图５ 分别给出了圆锥体、球、圆柱极化不变量特征：行 列式模值ｌ△ｌ、功率矩阵迹尸。、去极化系数Ｄ、本 征极化方向角 。、本征极化椭圆率ｒ。和本文提出 的新的组合极化不变量特征功率矩阵迹与行列式 的比值玑 由图３～图５（ａ）、（ｂ）可知，Ｉ△ｌ和Ｐ 特征 除了量值的不同，其量值的变化趋势是一致 的。从图３（ｃ）的Ｄ特征除了个别方位，在全方 位０。～１８０。范围内，０．６＜Ｄ≤１，说明圆锥体 是多散射中心目标，散射中心个数≥２，这也验证 了文献［１２］的观点：一般认为平底锥弹头有３个主 要散射中心。由图４（ｃ）可知，Ｄ≈０，依据文献 Ｅｌｏ］可知目标是单散射中心，说明球体是各向同 性，与雷达视角无关。由图５（ｃ）可知，圆柱体的Ｄ 特征在０～１的震荡变化，说明圆柱的散射中心随 着方位角是变化的，有的方位角圆柱的散射中心 是１个，有的方位角的散射中心的个数≥２，并没 有规律性。 由图３～图５（ｄ）、（ｅ）可知，三类目标的 。和 ｒ。特征也具有较明显的差异，但在实际应用当中， 大型极化雷达很难保证极化相位的测量精度，而 这两个特征与相位关联较明显，因此本文对于这 两个特征不作深入分析，也不作为本文分类识别 所用特征。 由图３～图５（ｆ）可知，三个目标的＇７特征也存 在差异，球体目标近似是一条直线，说明其纵横比 不变，而圆柱和圆锥体有一定的差异，尤其是在方 位角（４５。～９Ｏ。）区间。 ４０ ２０ ０ ∞ －口 司－２０ ｆ ６ —— －４０ 《”ｆ 『 ＿６ｏ －８０ ０ ４５ ９０ ｌ３５ １８０ 方位角，（。） （ａ）行列式模值ｌ△ｌ ６０ ４０ ２０ Ｉ 葛０ ＼ —２０ ＾ ＿４０ １｝ 嗍 ．６０ —８０ ０ ４５ ９０ １３５ １８０ 方位角，（。） （ｂ） 功率矩阵迹Ｐ … Ｑ ４５ ９０ １３５ ｌ８０ 方位角，（。） （ｃ）去极化系数Ｄ 方位角，（。） （ｄ）本征极化方向角 ｏ １７Ｏ ２０ 雷达科学与技术 ＿ 第１１卷第２期 ０ １ ｆ ∞ 、一 ＼ —２０ ｎ 曲 ∞ ０ 珈 枷 ＿口 ＝一４０ 厂＼ ８ 司 —— 一６０ Ｉ ｆ —８０ 懒 １ —１００ ３０ ６０ ９０ 方位角，（。／ 行列式模值ｌ△ｌ ｛ １ ＾／ Ｉ 。， Ｅｖ ３０ 一 一 ６Ｏ ０ 方位角，（。）枷 功率矩阵迹Ｐ 方位角，（。） （ｃ）去极化系数Ｄ Ｉ — ｒ 如 ｐ ｌ ’Ｉ 。ｌ 叫４ １１ ３０ ６０ 方位角，（。） 本征极化方向角ｐｏ 岬 ． １ Ｉ３０ ６０ ９Ｏ 方位角／（。） 本征极化椭圆率ｒ。 ３０ ２４ ∞ ｌ８ １２ ６ ｊ ｆ ．．¨ 上ｌ Ｌ ０ ３０ ６０ ９０ 方位角，（。） （ｆ）行列式与功率矩阵迹比值日 图５ 圆柱体的极化不变量特征 ４．２识别结果及分析 图６给出了极化目标分类识别的流程图。根 据式（７）～（１１）可知， 。特征和ｒ。特征容易受到 相位的影响，而大型极化雷达很难保证极化相位 测量精度，因此本文提出采用与幅度相关性较大 的Ｐ 、Ｄ以及叼特征进行分类识别，而目标的几何 外形特征主要取决于极化的幅度信息。 结果 图６极化目标分类识别流程图 ４．２．１ ＳＶＭ分类器 特征提取后接下来就需要进行分类识别，而 目标分类识别离不开稳定的分类器，ＳＶＭ（Ｓｕｐ— ｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）相比其他分类器泛化能力较 ２０１３年第２期 王福友：基于极化不变量特征的雷达目标识别技术 １７１ 强，收敛速度较快，且对小样本训练效果也较好， 故本文采用ＳＶＭ分类器，其核函数采用ＲＢＦ。 ４．２．２基于双特征分类识别 由图３～图５（ａ）、（ｂ）可知，ｌ△｝特征和Ｐ 特 征相关性较近，因此这两个特征选取Ｐ 特征，再 加一个Ｄ特征，形成双特征。在本文分类识别过 程中，ＳＶＭ训练样本为在特征数据中随机抽取 １５０个，再用ＳＶＭ训练后的分类线对全部数据进 行分类。图７给出基于ＳＶＭ分类器的Ｐ 和Ｄ双 特征的分类识别结果，分类线可以较好地将两类 目标进行分类。表２给出了基于Ｐ 和Ｄ双特征的 目标分类识别结果。 分类正确率（圆柱：９３．１７％，球：９５．２４％） ｌ ０ ＝ ０．８ Ｑ ０ ６ 雾 Ｉ ．０４ 麓 ０．２ ／ 。～＼ ＼ 胜 ０ １２０ —９Ｏ—６０ —３０ ０ ３０ Ｐ１／ｄＢ （ａ） 球体和圆柱体的分类识别结果 分类正确率（圆锥体：９８．７１％，球：９５．４９％） ’。 秘 ｛ ＋圆锥体 Ｑ １ 球 ｆ＼ Ｐｌ／ｄＢ （ｂ） 圆锥体和球体的分类识别结果 分类正确率（圆锥体：８４．９２ｏ／ｏ，圆柱：７６．０５％） ？ Ｑ 籀 Ｊ＋圆锥柱体【 ．｛ ＋ ｛毒 ＋ ＋ Ｐｌ／ｄＢ （ｃ） 圆锥体和圆柱体的分类识别结果 图７基于Ｐ 和Ｄ双特征ＳＶＭ分类识别结果 表２几种简单目标的分类识别结果 ４．２．３基于三特征分类识别 由图７（ｃ）可知，圆锥体和圆柱的分类效果相 对于前两组效果差一些，也为了验证本文提出的 新的极化不变量叼特征的有效性，图８给出了基于 Ｐ 、Ｄ和田三特征的分类识别效果图。ＳＶＭ训练 样本为在特征数据随机抽取１５０个，由于是三维 图，无法画出分类界限。表３给出了基于这三个特 征的分类识别结果。 分类正确率（圆锥体：８９．７％．圆柱：８３．３７％） ５０ 笔０ 一５０ —１００ １．０ 图８基于Ｐ 、Ｄ和口三特征的ＳＶＭ分类识别结果 表３几种简单目标的分类识别结果 ４．２．４分析和讨论 由图４和表２可知，球体和圆柱体、圆锥体和 球体的分类识别率较好，平均识别率分别为 ９４．２１％和９７．１Ｏ ，分析这是因为球体和圆柱体、 球体和圆锥体存在较大的几何差异，而极化与目标 的几何外形有关。而相对前两组，圆椎体和圆柱 的分类识别效果就差了些，平均识别率为８０．４９， 这主要是因为圆锥体与圆柱长度和底面直径都相 等，几何外形相近程度比球体的相近的更大。 由表３可知，加入本文提出的组合极化不变量 １７２ 雷达科学与技术 第１１卷第２期 钾特征，目标识别的结果是，圆锥体为８９．７ ９／６，圆柱 体为８３．３７ ，都有不同程度的提高，平均识别率为 ８６．５４ ，相比基于双特征识别平均识别率８０．４９ ， 提高了６个百分点，验证本文提出该特征的有效性， 此外考虑稳健性，建议采用三特征分类识别。 ５ 结束语 本文在电磁计算仿真模型圆锥形仿真弹头、 球形和圆柱形诱饵数据基础上对极化不变量特征 进行了提取，并提出了一种新的极化不变量，并给 出了其对应的物理意义，文章利用ＳＶＭ分类器， 提出基于双特征和三特征对这几种目标进行分类 识别，分类试验结果验证了本文方法的有效性。 得出的主要结论如下： （１）在全方位下，圆锥体和圆柱体的任何一种 目标的同极化的ＲＣＳ起伏趋势一致，ＲＣＳ值近似 相等，交叉极化也具有相同的结论，同极化和交叉 极化的差值在２０ ｄＢ以上； （２）通过ＲＣＳ很难将弹头目标和球形诱饵及 圆柱诱饵进行分类，尤其是圆柱诱饵更具有迷惑性； （３）在全方位模式下，锥形弹头的散射中心个 数≥２，球体诱饵的个数散射中心个数为１个，圆柱 形诱饵的个数随着方位角是变化的，有时是１个有 时是多个（≥２）； （４）本文提出的双特征法（功率矩阵迹、去极 化系数）和三特征法（功率矩阵迹、去极化系数、功 率矩阵迹与行列式的比值）可以有效地将弹头与 球形诱饵、圆柱形诱饵进行分类识别，平均识别率 分别为９０ 和８０ 以上，考虑到稳健性及识别率 建议采用三特征联合分类识别效果会更好；本文 方法可能用于弹头和诱饵的分类识别中。 参考文献： Ｅ１］Ｐｒｉｄｏｔｋａｓ Ｊ Ｊ．ＩＣＢＭＳ—Ｔｈｅｉｒ Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｔｏ ＵＳ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ２ １ ｓｔ Ｃｅｎｔｕｒｙ， ＡＤＡ４２４６１９ＪＲ］．Ａｌａｂａｍａ：Ａｉｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ Ｍａｘ— ｗｅｌｌ ＡＦＢ，２００３：１－４０． －１２］Ｉｓｂｙ Ｄ Ｃ．Ｎｏ Ｇｏ－Ａｈｅａｄ Ｙｅｔ ｆｏｒ Ｒｕｓｓｉａｎ Ｈｅａｖｙ ＩＣＢＭ ［Ｊ］．Ｊａｎｅ’Ｓ Ｍｉｓｓｉｌｅｓ ａｎｄ Ｒｏｃｋｅｔｓ，２０１０，１４（１２）：１４—１７． ［３２ Ａｙｄｉｎ Ａ Ｔ．Ｓｔｒａｔｅｇｉｃ Ｍｉｓｓｉｌｅ Ｄｅｆｅｎｓｅ：Ａ Ｔｈｒｅａｔ ｔｏ Ｆｕｔｕｒｅ Ｎｕｃｌｅａｒ Ａｒｍｓ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓ［Ｒ］．Ｍｏｎｔｅｒｅｙ， ＵＳＡ：Ａｒｍｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２Ｏ１１：１－１１． ［４］Ｉｎｇｗｅｒｓｅｎ Ｐ Ａ，Ｌｅｍｎｉｏｓ Ｗ ｚ．Ｒａｄａｒｓ ｆｏｒ Ｂａｌｌｉｓｔｉｃ Ｍｉｓｓｉｌｅ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ［Ｊ］．Ｌｉｎｃｏｌｎ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｊｏｕｒｎａｌ，２００２，１２（２）：２４５—２６６． Ｅ５２ Ｃｒａｗｆｏｒｄ Ｊ Ｆ，Ｒｅｅｄ Ｅ Ｗ，Ｈｉｎｅｓ Ｊ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｇｒｏｕｎｄ Ｂａｓｅｄ Ｒａｄａｒ－Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ Ａｎｔｅｎｎａ［Ｃ］／／ｌＥＥ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，Ｙｏｒｋ，ＵＫ．［Ｓ．ｎ．］， １９９９：２４９—２５２． Ｅ６］王璐，刘宏伟．基于时频图的微动目标运动参数提取 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Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｏｌａｒｉ— ｚａｔｉｏｎ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｍａｔｒｉｘ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ，１９６５，５３（８）：１０７０—１０７２． ［１１］Ｌｉｓｂｅｔｈ Ｇ，Ｇｅｏｒｇｅ Ｎ Ｌ，Ｄａｖｉｄ Ｃ Ｗ．Ｔｈｅ Ｃｏｎｔｉｎｕｉｎｇ Ｄｅｂａｔｅ ｏｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｉｓｓｉｌｅ Ｄｅｆｅｎｓｅｓ［Ｊ］．Ｐｈｙｓｉｃｓ Ｔｏ— ｄａｙ，２０００，５３（１２）：３６—４２． －１１２］黄培康，殷红成，许小剑．雷达目标特性ｌ－Ｍ］．北京： 电子工业出版社，２００５：１６—１８． 作者简介 － 王河体理会Ｉ《雷达学报》的审稿专家。Ｓ市Ｔ福技议Ｐ友术发，博检表、，士雷在索男论后达国，文核１目内主９心３标８核Ｏ要期识心余年研刊别期篇生究《和刊，方于信 多雷和黑向号篇达国龙为处被信江雷际理Ｅ省达号学Ｉ》讷总处术和 Ｅ—ｍａｉｌ：ｈｅｌｌｏｆｅｗ＠１６３．ｃｏｒｎ
