基于二维小波变换的空间目标识别算法.pdf

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1、国防科技大学学报第28卷第1期JOURNALOFNATIONALUNIVERSITYOFDEFENSETECHNOLOGYVoi.28No.12006文章编号：1001-248（62006）01-0057-05!基于二维小波变换的空间目标识别算法马君国，赵宏钟，李保国，王远模（国防科技大学ATR实验室，湖南长沙410073）摘要：对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题，提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换，然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征，最后应用径向基函数（RBF）神经网络进行分类识别。计算机仿真

2、实验表明，该算法取得了比较好的识别效果。关键词：空间目标识别；ISAR；小波变换；奇异值中图分类号：TN957.52文献标识码：ASpaceTargetRecognitionAlgorithmBasedonTwo-dimensionalWaveletTransformMAJun-guo，ZHAOHong-zhong，LIBao-guo，WANGYuan-mo（ATRLab，NationaiUniv.ofTechnoiogyDefense，Changsha410073，China）Abstract：Regardingthefactthatspacetargetre

3、cognitionisachaiiengingresearchprobiem，thispaperproposesaspacetargetrecognitionaigorithmbasedonthetwo-dimensionaiwaveiettransform.Firstiy，thetwo-dimensionwaveiettransformofISARimageofspacetargetwasproceeded.Thensinguiarvaiuefeaturewasextractedfromapproximateanddetaiiparts.Finaiiy，the

4、radiaibasefunctio（nRBF）neurainetworkwasusedtociassifyspacetargets.Computersimuiationshowsthatsuchanaigorithmachievesgoodrecognitioneffect.Keywords：spacetargetrecognition；ISAR；waveiettransform；singuiarvaiue目前世界各国都特别重视开展自己的空间目标监视识别系统的研究，特别是美国已经建立了较为完善的空间监视识别系统，可以监视和识别尺寸大于20cm的空间目标。空间目标

5、识别是空间监视任务中不可或缺的基本条件。空间目标识别主要是利用雷达等传感器获取空间目标的回波信号，从中提取目标的位置、速度、结构等特征信息，进而实现对空间目标的类型或属性识别。雷达目标的ISAR像是由逆合成孔径雷达得到的目标距离—多普勒像，ISAR像在横向和纵向上都实现了高距离分辨。对空间目标成ISAR像就可以将目标的多个散射中心分离开来，ISAR像反映了目标的精细结构特征，有利于实现特征提取和分类识别。目标ISAR像的数据量较大，因此需要从目标ISAR像中提取稳定的维数较少的特征。本文主要关注对卫星的识别，首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换，然后提取近

6、似部分和三个细节部分的奇异值作为特征，最后应用RBF神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明，应用二维小波变换及奇异值分解（SVD）的特征提取方法进行目标识别可以获得比较好的识别效果。1二维小波变换假设ISAR像为二维离散信号［C］，则二维小波变换分解算法为［1］m，IL>L12C+（1m，I）=""h（I-2m）h（l-2I）C（I，l）（1）I=-l=-1（m，I）=（I，l）（2）D+1""h（I-2m）g（l-2I）CI=-l=-!收稿日期：2005-10-11基金项目：国家部委资助项目作者简介：马君国（1970—），男，博士生。58国防科技大学学报20

7、06年第l期D2（m，n）=g（I-2m）h（l-2n）C（I，l）（3）j+lEEjI=-l=-D3（m，n）=g（I-2m）g（l-2n）C（I，l）（4）j+lEEjI=-l=-其中，h，g为与小波函数相对应的滤波器系数。由于h具有低通特性，g具有高通特性，二维小波分解变换把尺度j上的近似（低频）部分C（jm，n）分解为四部分：尺度j+l上的近似（低频）部分C（m，n）、水平方向细节（高频）部分Dl（m，n）、垂j+lj+l直方向细节（高频）部分D2（m，n）和对角方向细节（高频）部分D3（m，n）。经过一次二维小波分解j+lj+lLlL2变换，可以将IS

8、AR像分解为>的四个部分