韩磊，姚璐

(北京理工大学 机电学院，北京 100081)

1 HRRP自动目标识别介绍

HRRP是在大发射宽带、目标尺寸远大于雷达距离分辨单元的条件下，目标散射点的子回波在雷达方向上投影的矢量和，与SAR图像和ISAR图像都是目前雷达目标识别研究的热点，但是由于其具有易于获取、便于处理、占用存储空间少、包含目标结构信息(如目标尺寸、散射点分布等)丰富等优点，使得基于HRRP的目标识别成为一种很有应用前景的识别方法[1-7].

基于HRRP的自动目标识别一般分为训练阶段与识别阶段[8]，每个阶段都需要进行信号预处理、特征提取以及分类器设计等3项操作. 预处理包括对信号进行降噪处理以及抵抗HRRP的敏感特性——姿态敏感性、平移敏感性和幅度敏感性；特征提取既包括从HRRP中提取出可以表征目标本质特性的、低维度和高可分性特征的操作，也包括将原高维特征矩阵或原始HRRP变换投影到某个利于目标分类空间的操作，特征提取一方面可以对高维数据进行降维处理，从而降低算法的存储要求，另一方面可以提高目标识别速度与识别精度；分类器将识别样本的特征向量作为输入，并依据不同的分类准则对输入进行判别分析. 这3项操作并非只能按顺序实现，有些算法可以同时实现多个操作，例如主成分分析(principal component analysis, PCA)可以同时完成提取特征与降噪的功能.

1.1 国内外发展现状

国外对HRRP识别技术的研究起步较早. 20世纪70年代，美国通过提取雷达HRRP的轮廓长度以及像宽特征……