第３２卷第９期 ２０１０年９月 电子与信息学报 Ｖｏ１．３２ＮＯ．９ Ｓｅｐｔ．２０１０ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 多极化前向散射ＲＣＳ分析及其对目标分类识别的影响 李晓良 胡程 曾 涛 北京 １０００８１） （北京理工大学信息与电子学院摘要：在前向散射情况下，基于阴影逆合成孔径雷ｉ￣（ＳＩＳＡＲ）成像原理可以获得运动目标的轮廓像，从而对运动 目标进行分类与识别。为了研究多极化对前向散射雷达运动目标识别的影响，该文根据前向散射阴影逆合成孔径原 理，建立了目标前向散射雷达截面积（ＲＣＳ）与目标轮廓像谱信息之间的联系，首次将多极化引入到前向散射目标的 分类识别中；并借助电磁仿真软件ＣＳＴ，仿真得到了多极化条件下目标的前向散射ＲＣＳ曲线。通过分析仿真结果 发现同一个目标在不同极化情况下具有不同的前向散射ＲＣＳ旁瓣曲线，此种差异对应于目标轮廓像的差异；联合 多极化产生的前向散射ＲＣＳ旁瓣差异可以获得更多关于目标轮廓的特征信息。仿真结果验证了多极化能够提高前 向散射目标分类识别的能力。 关键词：阴影逆合成孔径雷达（ＳＩＳＡＲ）；目标识别；多极化；前向散射雷达截面积 中图分类号：ＴＮ９５８ 文献标识码： Ａ 文章编号：１００９—５８９６ｆ２０１０）０９－２１９１一Ｏ６ ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２００９．０１２３３ Ｔｈｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｍｕｌｔｉ－ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ＲＣＳ ａｎｄ ｔｈｅ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ Ｔａｒｇｅｔ Ｃｌａｓｓｉｉｃａｔｉｆｏｎ ａｎｄ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉ Ｘｉａｏ—ｌｉａｎｇ Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ Ｚｅｎｇ Ｔａｏ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８１ ｊ Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｒａｄａｒ（ＦＳＲ）ｃａｎ ｏｂｔａｉｎ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｍａｇｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｓｈａｄｏｗ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ（ＳＩＳＡＲ），ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｔａｒｇｅｔ ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｎ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ＦＳＲ，ｔｈｅ￣ｌｌｏｗｉｎｇ ｗｏｒｋ ｉｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ＳＩＳＡＲ，ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ （ＲＣＳ）ａｎｄ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ｉｆｒｓｔｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ＦＳＲ ｔａｒｇｅｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ＲＣＳ ｕｎｄｅｒ ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｏｆ ＣＳＴ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｉｔ ｉｓ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔａｒｇｅｔ ｈａｓ ａ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ＲＣＳ ｓｉｄｅ－ｌｏｂｅ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｈｉｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｓ ｔｏ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ ｍｏｒｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｏｆｉｌｅ ｃａｎ ｂｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｕｓｉｎｇ ｊｏｉｎｔ ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖｅｒｉｆｙ ｔｈａｔ ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｉｎ ＦＳＲ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｓｈａｄｏｗ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ（ＳＩＳＡＲ）；Ｔａｒｇｅｔ ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ；Ｍｕｌｔｉ—ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ；Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ ｃｒｏｓｓ ｓｅｃｔｉｏｎ １引言 ２０００年俄罗斯的Ｃｈａｐｕｒｓｋｉｙ首次提出了阴影 观测角度下ＭｉＧ一２１，ＭｉＧ一２６及Ａｎ一２６ ３种不同形 状飞机的前向散射雷达实验回波信号的频谱密度函 数，其频谱密度函数的形状各异，与飞机的轮廓函 数一一对应，第１次实验验证了ＳＩＳＡＲ理论用于目 逆合成孔径理论（ＳＩＳＡＲ）ｔ 】，使得前向散射雷达的研 究进入了一个新的阶段。ＳＩＳＡＲ理论表明运动目标 回波信号的频谱函数与目标近似轮廓函数的１维傅 标成像的正确性及目标识别的潜力。２００３年文献ｆ２１ 提出利用ＳＩＳＡＲ理论对地面运动目标进行分类识 别，并以常规公路上的车辆作为实验目标，通过大 里叶变换存在一定的映射关系。目标的边缘轮廓函 数不一样，可以通过回波信号频谱函数的微小差异 反映出来，从而实现目标的识别。文献…给出了小 ２００９—０９—１８收到，２００９—１２—２９改回 量的实验数据处理首次验证了非均匀环境中地面车 辆检测与分类识别的可行性；并获得了较好的分类 识别概率，表明了前向散射雷达在地面交通监视方 国家自然科学基金重大项目（６０８９００７３，６０８９００７１—１７）资助课题 通信作者：胡程ｃｃｈｃｈｂ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｒｎ 面的应用潜力［３－６］。随后，文献［７－１１］针对地面运动 目标模型考虑球面波、多径效应、观测角度非线性 ２１９２ 电子与信息学报 第３２卷 变化及高阶相位等因素的影响，建立了精确的地面 运动目标信号表示方法；并在最大似然理论框架下 提出了稳健的多参数联合提取算法，获得了高精度 １ 设在观测时Ｉ司内 ≈ｄＴ，运动目标的全恳信 号可以表示为［１，１１，１２］ 的目标速度估计和穿越基线位置估计，为高精度的 地面运动目标识别奠定了基础。 上述方法都是在单极化条件下开展的，对一些 形状类似的目标存在一定的误分类和识别概率；而 极化对目标的形状信息较为敏感，充分利用不同极 ）＝国 『）ｅｘｐ 罟＋ 『１ｄ ，（１） 其中 ＝ 唧Ｊ２丌妻埘 ２］ （２） 化对目标的散射信息的影响应该可以较好地改善目 标分类识别概率；但是目前对多极化条件下前向散 射雷达目标分类识别的研究尚属空白。随着雷达极 化理论体系不断完善及极化测量技术的成熟，极化 用于雷达目标识别已成为新一代智能雷达系统研究 领域中的一个热点。本文首先介绍了ＳＩＳＡＲ基本原 理和运动目标的分类识别方法；然后建立了目标前 向散射ＲＣＳ与目标轮廓像谱信息之间的联系，借助 电磁仿真软件ＣＳＴ，在多种极化条件下仿真目标的 ＲＣＳ，仿真结果验证了多极化对前向散射雷达目标 分类识别的可行性，并且发现对于交通监视感兴趣 的地面运动目标，垂直极化比水平极化更有利于前 向散射情况下的目标分类识别，若结合垂直极化和 水平极化的前向散射ＲＣＳ信息，可以进一步提高对 运动目标的分类识别概率。 本文结构安排如下：第２节分析了前向散射 ＳＩＳＡＲ的基本原理；第３节介绍了基于ＳＩＳＡＲ的运 动目标分类识别方法；第４节给出了小衍射角情况 下运动目标全息信号的功率谱和目标的ＲＣＳ之间 的关系，并利用ＣＳＴ软件对多极化前向散射ＲＣＳ 进行了计算，给出了相应的计算结果；最后给出了 全文的结论。 ２阴影逆合成孔径雷达（ＳＩＳＡＲ）成像原理 图１是运动目标的几何结构图。发射机置于坐 标系ｘ，Ｙ， 的原点０，接收机在Ｙ轴Ｂ（ｏ，Ｌ，０）处。 坐标系（ ，，Ｙ，， ，）与坐标系（ ， 各轴相互平行， 原点（ ， ， ）为目标的中心。目标以速度Ｖ，平行 于铡平面和Ｙ轴成 角运动。发射机到目标穿越基 线位置的距离记为ｄ ，接收机到目标穿越基线位置 的距离记为 。前向散射雷达基线长度Ｌ＝ｄＴ ＋ｄ 。 和 分别为目标中心到发射机和接收对应 的斜距。 图１运动目标几何结构图 ＝ 踊 ７＝２ 。 ｓｉｎ （ ） （４） 式（２）表示了目标与雷达相对几何关系对全息信号 的影响。式（３）中 为发射信号波长， 反比于菲涅 尔区的半径 。７为目标几何中心（％，Ｙｐ， ）的多普勒 频率变化率。／：／（ ，）为目标复剖面函数，可表示如下： ｍ（ｘ ）＋＾（ ）／２ ， 、 疗（ ｍ（ｚ ）一ｈ（ｆ ｅ ）／２ ｘｐ（ｊ￣２ｚ＇２ ｅｘｐｆ 一 （５） 名口 ｌＬ—ｐＹ Ｊ 其中ｈｆ ，）为目标上边界与下边界的高度差函数， ｍ（ｚ，１为目标的中线函数。当 ｈ＜＜１时，可以忽 略式ｆ５）中的二次相位。对于地面运动目标可近似认 为 ，＝０，此时Ｉ疗（ ，）ｌ＝ｈ（ ，）。对运动目标的全息 信号式ｆ１）进行傅里叶变换可得【 】 Ｉ ， 、ｌ２ ｌ 。（ ）ｉ。 ： ｙ。’ｆ ｝＿竺ｉＶ，１ Ｉ（７） 其中『０ ）Ｉ２是全息信号的功率谱函数，０ （ ）是复 剖面函数／：／（ｚ，）的傅里叶变换。由式（７）可知，运动 目标全息信号的功率谱函数与目标近似轮廓函数的 １维傅里叶变换存在一一对应的映射关系。不同的 目标边缘轮廓函数，对应着不同的全息信号功率谱。 为验证这一结论，文献［１３】分别对４种不同的车 辆进行了室外实验。实验结果表明不同形状的运动 目标具有不同的功率谱曲线，特定轮廓的运动目标 具有特定的功率谱曲线，通过运动目标的功率谱曲 线可以进行目标的分类识别。另外，在文献【２】中通 过大量实验证明，仅利用功率谱曲线的旁瓣特征进 行目标识别的正确性比包含主瓣时高。通过分析运 动目标前向散射功率谱曲线旁瓣的差异，提取特征 矢量进行运动目标的识别是一种更为有效的运动目 标识别方法。 ３基于ＳＩＳＡＲ的运动目标识别方法 雷达目标识别的方法主要分为两大类：第１类 是基于特征矢量的目标识别方法。第２类是基于成 像的目标识别方法。本文介绍方法属于第１类，其 第９期 李晓良等：多极化前向散射ＲＣＳ分析及其对目标分类识别的影响 ２１９３ 基本原理是：利用雷达回波功率谱函数作为目标特 征矢量，提取各类目标特征矢量之间的差异性进行 目标分类。系统框图如图２所示，主要分为训练和 测试两部分。训练部分主要任务是由已知目标的特 ４．１前向散射区域目标ＲＣＳ与全息信号功率谱函 数的关系 在远场小衍射角区域，目标的ＲＣＳ可以表示 为［１４Ｊ Ｉ Ｉ２ 。 征矢量建立类模型数据库，可采用如下方法实现： ｆｌ１首先将已知目标的前向散射波信号经ＦＦＴ变换 到频域。ｆ２１然后将频域信号输入预处理器，在预处 （ｆｏｏ，ｆｏｈ）＝ ｌ一ｌ ‰ ｅｘｐ［ （２７ｒ／ ）（ ｚ￣＋ｆｏｈｚ，）］ｄｚ＇ｄ ｝ Ｉ理器部分完成目标运动速度归一化和谱线长度自动 截取等处理。ｆ３１将预处理器输出的信号进行主分量 分析（ＰＣＡ），在保留原有特征信息的前提下，降低 特征矢量维数，将高维空间的问题转化到低维空间 去处理。ｆ４）最后用所提取的已知目标的特征矢量建 立类模型数据库。测试部分的主要任务是提取未知 目标的特征矢量与数据库中的类模型进行比较，依 据各种决策规则判决未知目标的类型。决策规则可 使用：基于距离的最邻近和 最邻近法分类器、基 于概率密度函数的Ｂａｙｅｓ分类器或神经网络分类器 等。 输出 时域信 图２运动目标识别系统Ｈ｝ 圈 文献［１３］￥１Ｊ用９１７个汽车接收信号按照上述目 标识别方法，采用 最邻近法分类器（ ４）进行分 类实验。其中３００个信号用作训练数据，６１７个用 于实验测试，目的是将汽车分为小型、中型和大型 ３类。分类结果显示，小型、中型和大型３类汽车 分类的正确率分别为６１．８％， ７６．５％和６３．３％；小 型车和大型车之间的误判率小于７％；小型车误判为 中型车的概率为３５．３％；大型车误判为中型车得概 率为３０％。实验结果表明，采用上述方法可以获得 较好的分类结果，但对于相邻类型目标的分类、识 别误差较大。为了进一步提高目标分类和识别的可 靠性，本文进行了多极化条件下前向散射雷达运动 目标识别的研究。 ４多极化前向散射雷达运动目标ＲＣＳ 在前向散射区域，目标全息信号的功率谱函数 与目标的ＲＣＳ有一一对应的映射关系，通过目标的 ＲＣＳ可以求得全息信号的功率谱。因此，通过对比 分析目标在不同极化情况下的ＲＣＳ曲线，可以了解 不同极化条件下目标全息信号功率谱的差异，进而 可以得到多极化对前向散射雷达运动目标识别的影 响。 （８） 其中 ｏｆｈ分别代表衍射角垂直和水平分量。根据 式（５），式（７）和式（８），可以推导得到运动目标全息 信号 （ｔ）的功率谱函数Ｉ ）１。与目标前向散射 ＲＣＳ存在如下对应关系ｆ详细推导过程略）： Ｊ （ ）ｊ 盯 ）／（２７） （９） 由式（９１可知，当利用ＳＩＳＡＲ方法计算功率谱 时，可以用计算目标ＲＣＳ的方法计算，然后按照 ／（后 ）的映射关系变换得到运动目标全息信号的 功率谱，因此全息信号功率谱的差异就体现在目标 ＲＣＳ信息的差异上。利用目标处于前向散射区域信 号的功率谱对目标进行分类识别可以等效于用目标 处于前向散射区域的ＲＣＳ信息差异来进行目标分 类识别。 ４．２多极化与全息信号功率谱函数的关系 由于目标ＲＣＳ是受入射场和接收天线极化形 式影响的。因此，根据全息信号功率谱函数和目标 前向散射ＲＣＳ之间的对应关系可知，全息信号也受 入射场和接收天线极化形式的影响。 ＲＣＳ与Ｓｉｎｃｌａｉｒ散射矩阵元素之间的关系为 【 ］＝ｌ 【ＯＺｖ ）Ｉ （１０） 其中下标ｉ，Ｊ表示一组任意正交极化基。因此，不 同极化条件下全息信号的功率谱函数可以表示为 Ｇｓ（ｗ）。 根据式（１１），我们认为在不同极化条件下，全 息信号的功率谱将会有差异。因此，在基于特征矢 量的分类识别方法中，不同极化的引入和融合能够 增强对目标的分类识别能力。 ４．３多极化条件下典型地面目标的ＲＣＳ仿真 本文将借助３Ｄ电磁仿真软件ＣＳＴ，仿真多极 化条件下目标的ＲＣＳ曲线，研究多极化对前向散射 雷达运动目标识别的影响。ＣＳＴ仿真目标ＲＣＳ的 基本步骤如下：ｆ１）把目标建模为具有给定形状、尺 寸和材料的实心物体，入射功率源建模为具有特定 频率和极化的平面波或球面波。ｆ２）￥ｗｊ用理想边界拟 ２１９４ 电子与信息学报 第３２卷 合技术和薄片技术对模型进行网格划分，采用时域 有限积分法计算模型ＲＣＳ。ｆ３）产生ＲＣＳ散射图。 鉴于地面运动目标识别和车辆交通监视的应用 需求，下面将对货车、３厢小车和卡车３种典型地 面目标的ＲＣＳ进行仿真。根据上述仿真步骤，首先 对３种车型进行建模，建模结果如图３所示。“车１”， “车２”，“车３”分别代表货车、３厢小车、卡车３ 的ＲＣＳ散射图的水平切片。从以上３幅图中清楚的 看到：车１在水平极化和垂直极化条件下ＲＣＳ曲线 的旁瓣有明显的差异；同样车２和车３在两种不同 极化条件下的ＲＣＳ曲线的旁瓣也有明显的不同。由 式（９）可知，目标全息信号功率谱函数的差异就体现 在目标ＲＣＳ信息的差异上，因此，由３种模型ＲＣＳ 曲线的旁瓣在两种极化条件下的差异，可以得到两 种极化条件下模型全息信号功率谱曲线的旁瓣差 种不同类型的汽车，３个模型长、宽、高的最大尺 寸分别为４ ｍ，２ ｍ和１．６ ｍ；图中箭头代表沿Ｚ轴 方向传播的频率为８６９ ＭＨｚ的平面波。 图３ ３种不同的汽车模型 由于任意极化形式的电磁波均可由水平极化波 和垂直极化波表示，因此，本文仅对水平极化波和 垂直极化波主极化场的ＲＣＳ进行仿真分析。车１模 型在水平极化和垂直极化时ＲＣＳ的３Ｄ仿真结果分 别如图４（ａ）和４（ｂ）所示，其中 是直角坐标系中的 方位角，当 ＝０。时，双基地角 ＝１８０。； 为俯 仰角。 由图４（ａ）和４（ｂ）可知，在不同极化条件下，同 一个目标的前向散射ＲＣＳ最大值和主瓣宽度几乎 相同，因此这两个参数不能直接用于目标的分类识 别。但是，我们可以明显的看出不同极化条件下目 标前向散射ＲＣＳ的旁瓣是不同的，对目标的形状非 常敏感，这种由多极化信息带来的目标ＲＣＳ旁瓣差 异可以用于对目标的分类识别。 （ａ）水平极化 （ｂ）垂直擞化 图４车１模型在极化时ＲＣＳ的３Ｄ仿真结果 为了更清楚地显示不同极化条件下目标前向散 射ＲＣＳ旁瓣的差异，本文对３种模型的前向散射 ＲＣＳ截取水平切片图，如图５所示。 图５（ａ），５（ｂ）和５（ｃ）分别是车１，车２，车３ 在水平极化（ＨＨ）和垂直极化（ｖｖ）条件下归一化 异，利用这个差异依据第３节所述的目标分类识别 方法就可以实现目标的分类与识别。 图６（ａ）是水平极化条件下车１，车２，车３在 ＸＺ平面上的归一化的ＲＣＳ曲线，图６（ｂ）是水平极化 条件下车１，车２，车３在ＸＺ平面上的归一化的全 息信号功率谱曲线，图６（ｃ）是垂直极化条件下车１， 车２，车３在 平面上的归一化的ＲＣＳ曲线，图 ６（ｄ）是垂直极化条件下车１，车２，车３在ＸＺ平面 上的归一化的全息信号功率谱曲线。其中，图６（ｂ） 和图６（ｄ）是由ＣＳＴ仿真得到的ＲＣＳ数据，根据式 ｆ９），在入射波频率为８６９ ＭＨｚ，车速为１０ ｍ／ｓ的 情况下换算得到的。通过对比图６（ａ），６（ｃ）和图６（ｂ）， ６（ｄ）可以发现，目标全息信号功率谱的差异就体现 在目标ＲＣＳ信息的差异上。利用目标处于前向散射 区域信号的功率谱函数对目标进行分类识别可以等 效于用目标处于前向散射区域的ＲＣＳ信息差异来 进行目标分类识别，实验结果与理论分析一致。 进一步分析仿真结果，可以看到：车１，车２， 车３ ３种模型在水平极化下ＲＣＳ旁瓣的差异和在垂 直极化下ＲＣＳ旁瓣的差异是不同的。图６ｆａ）中在水 平极化条件下车１和车２的ＲＣＳ旁瓣信息非常接 近，因此车ｌ和车２进行分类识别时其发生误识别 的概率就会明显增加；但是在图６（ｃ）中，垂直极化 条件下车１和车２ ＲＣＳ的旁瓣信息具有较大的差 别，可以很好地对目标进行分类与识别；而车３无 论是在水平极化还是在垂直极化下，ＲＣＳ旁瓣信息 都与车１和车２有较大的差异，可以很好地与车１ 和车２进行分类识别。因此如果联合水平极化和垂 直极化对车１和车２前向散射ＲＣＳ旁瓣信息的差 异，利用图２中的分类识别方法，则可以大大的提 高对目标的分类识别概率。由图３也可知，对于地 面运动的目标类型，大部分情况其水平方向的尺寸 要比垂直方向的尺寸大一倍以上，因此水平方向目 标形状的相对变化较垂直方向的相对变化要小，目 标ＲＣＳ信息在水平极化下的差异比在垂直极化条 件下的差异要小；所以对于进行交通监视的地面运 动目标类型，垂直极化条件更容易发现不同目标的 差异，更有利于对这类目标进行分类识别。 第９期 李晓良等：多极化前向散射ＲＣＳ分析及其对目标分类识别的影响 ２１９５ ０（。） （ｂ１车２ 图５ ＲＣＳ水平面切片图 ０（。） ｆａ）水平极化ＲＣＳ 频率（Ｈｚ） ｆｂ）水平极化全息信号功率谱 ９（。） 频率（Ｈｚ） （ｃ）垂直极化ＲＣＳ （ｄ）垂直极化全息信号功率谱 图６极化条件下归一化的ＲＣＳ曲线和全息信号功率谱曲线 ５结束语 本文借助电磁仿真软件ＣＳＴ首次仿真了３种不 同的车辆模型在不同极化条件下的前向散射ＲＣＳ。 通过对比不同极化条件下同一个目标的前向散射 ＲＣＳ曲线旁瓣，发现同一个目标在不同极化情况下 具有不同的前向散射ＲＣＳ曲线；并且在垂直极化和 水平极化下３种模型前向散射ＲＣＳ曲线的旁瓣差异 较大。分析得到对于交通监视的地面运动目标，垂 直极化较水平极化更容易进行目标的分类与识别： 并且联合水平极化和垂直极化的前向散射ＲＣＳ旁 瓣差异信息可以进一步提高对目标的分类识别概 率，仿真得到的ＲＣＳ散射图也验证了上述结论的正 确性。综合以上分析可以得出结论，在多极化条件 下，利用目标的前向散射ＲＣＳ曲线的旁瓣差异可以 获得更多关于目标轮廓的特征信息，增加前向散射 雷达运动目标识别的可靠性。 参考文献 ［１】 Ｃｈａｐｕｒｓｋｉｙ Ｖ Ｖ ａｎｄ Ｓａｂｌｉｎ Ｖ Ｎ．ＳＩＳＡＲ：Ｓｈａｄｏｗ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄｉｏｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ Ｒｅｃｏｒｄ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ ２０００ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｒａｄａｒ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ａｌｅｘａｎｄｒｉａ，Ｖｉｒｇｉｎｉａ， ２Ｏ００：３２２—３２８． ［２］ Ａｂｄｕｌｌａｈ Ｒ Ｓ Ａ Ｒ ｎｄ Ｃｈｅｒａｎｉａｋｏｖ Ｍ．Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ ｆｏｒ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ．Ｖｅｈｃｏｍ Ｉｎｔ’１ Ｃｏｎｆ．， ＶｅｈＣｏｍ２００３，Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ，ＵＫ，２００３：７３—７８． ［３】 Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ，Ａｂｄｕｌｌａｈ Ｒ Ｓ Ａ Ｒ，ａｎｄ Ｊａｎｃｏｖｉｃ Ｐ，ｅｔ ａ１．． Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｇｒｏｕｎｄ ｔａｒｇｅｔ ｃｌａｓｓｉｉｃａｔｆｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ．１ＥＥ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ：Ｒａｄａｒ，Ｓｏｎａｒ ａｎｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，２００６，１５３（５）：４２７—４３７． ［４】 Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ，Ａｂｄｕｌｌａｈ Ｒ Ｓ Ａ Ｒ，ａｎｄ Ｊａｎｃｏｖｉｃ Ｐ，ｅｔ ａ１．． Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｉｃｒｏ ｓｅｎｓｏｒ ｆｏｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ． ２１９６ 电子与信息学报 第３２卷 ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｒａｄａｒ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ａｒｌｉｎｇｔｏｎ，Ｖｉｒｇｉｎｉａ， ２００５：１８４—１８９． ［５ Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ，Ｓａｌｏｕｓ Ｍ，ａｎｄ Ａｂｄｕｌｌａｈ Ｒ Ｓ Ａ Ｒ，ｅｔ ａ１．． Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ ｆｏｒ ｇｒｏｕｎｄ ｔａｒｇｅｔｓ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． ２ｎｄ ＥＭＲＳ ＤＴＣ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，２００５：Ａ１４一Ａ１９． 。［６ Ｓｉｚｏｖ Ｖ，Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ，ａｎｄ Ａｎｔｏｎｉｏｕ Ｍ，ｅｔ ａ１．．Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｌｕｔｔｅｒ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｉｎ ｖｈｆ／ｕｈｆ ｂｉｓｔａｔｉｃ ｄｏｐｐｌｅｒ ｒａｄａｒ． ＩＥＥＥ Ｒａｄａｒ Ｃｏｎｆ ２００８．Ｒｏｍｅ Ｉｔａｌｙ，２００８：１４６６—１４７１． ７ Ｚｅｎｇ Ｈａｉ—ｂｉｎ，Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ，ａｎｄ Ｌｉ Ｔａｏ．Ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｒｏｕｎｄ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ．ＩＥＴ Ｒａｄａｒ Ｃｏｎｆ ２００９，Ｇｕｉｌｉｎ，２００９：卜４． Ｌｏｎｇ Ｔｅｎｇ，Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ，ａｎｄ Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ．Ｇｒｏｕｎｄ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ ｓｉｇｎａｌ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｐｏｗｅｒ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｉｃｒｏ ｒａｄａｒ．Ｓｃｉｅｎｃｅ讥Ｃｈｉｎａ Ｓｅｒｉｅｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２００９，５２（９）：ｄｏｉ：１０．１００７／ｓ１１４３２—００９— ０１５４一１． ［９ Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ，Ａｎｔｏｎｉｏｕ Ｍ，ａｎｄ Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ，ｅｔ ａ１．．ＱｕａｓｉＭ — ｏｐｔｉｍａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ ｇｒｏｕｎｄ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ． ＩＥＥＥ Ｒａｄａｒ Ｃｏｎｆ ２００８．Ｒｏｍｅ Ｉｔａｌｙ，２００８：２０４４—２０４９． Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ，Ｌｏｎｇ Ｔｅｎｇ，ａｎｄ Ｃｈｅｒｎｉａｋｏｖ Ｍ，ｅｔ ａ１．．Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｍｉｃｒｏ ｒａｄａｒｓ ｆｏｒ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｗａｒｅｎｅｓｓ．ＡＰＳＡＲ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｘｉ’ａｎ Ｃｈｉｎａ，Ｏｃｔ．２６—２９，２００９． ［１１］ 胡程．短基线前向散射雷达系统理论与信号处理方法研究． 『博士论文１，北京理工大学，２００９． Ｈｕ Ｃｈｅｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｓｈｏｒｔ ｂａｓｅｌｉｎｅ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ＿［Ｐｈ．Ｄ． ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ］，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９． 罗斌凤，张冠杰，张守宏．ＳＩＳＡＲ中运动目标全息信号的表示 及仿真研究［Ｊｊ．电子与信息学报，２００３，２５（１Ｏ）：１３１６—１３２０． Ｌｕｏ Ｂｉｎ—ｆｅｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｇｕａｎ－ｊｉｅ，ａｎｄ Ｚｈａｎｇ Ｓｈｏｕ－ｈｏｎｇ．Ｔｈｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｒａｄｉｏ ｈｏｌｏｇｒａｐｈｉｃ ｓｉｇｎａｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｉｎ ＳＩＳＡＲ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００３，２５（１０）：１３１６—１３２０． Ａｂｄｕｌｌａｈ Ｒ Ｓ Ａ Ｒ．Ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ｒａｄａｒ ｆｏｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ．【Ｐｈ．Ｄ．ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ］．Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ，２００５． Ｇｌａｓｅｒ Ｊ Ｉ．Ｂｉｓｔａｔｉｃ ＲＣＳ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｏｂｊｅｃｔｓ ｎｅａｒ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｃａｔｔｅｒ．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９８５，ＡＥＳ一２ｌ（１）：７０—７８． 李晓良 女，１９７９年生，博士生，从事雷达成像、目标识别等方 面的研究工作． 胡程 男，１９８１年生，讲师，从事单／双基地ＳＡＲ系统与信号处 理、前向散射雷达系统等方面的研究． 曾涛 男，１９７１年生，研究员，从事雷达系统、雷达信号处理 等方面的研究．
