雷达系统中的目标识别算法研究

一、引言

在现代科技飞速发展的当下，雷达系统在国防安全、航空航天、交通监控等众多领域发挥着关键作用。其中，目标识别算法作为雷达系统的核心技术，其性能优劣直接关乎雷达能否精准、高效地辨别目标。随着应用场景日益复杂，对目标识别算法在准确性、实时性、抗干扰性等方面提出了更为严苛的要求，深入探究该算法意义重大。

二、雷达目标识别算法类别

2.1 基于特征提取的算法

此类算法通过对雷达回波数据进行处理，提取目标的特征信息，如幅度、相位、频率等，再依据这些特征完成目标识别。以高分辨距离像（HRRP）为例，从 HRRP 中提取中心矩和分布熵等平移不变特征，并组合成新特征向量，可应对平移敏感性。不过，不同目标特征存在差异，选取不当会致刻画不全面、泛化性变差；目标种类繁多时，特征提取计算量大、系统复杂、处理速度慢；且不同特征需适配不同分类器。

2.2 基于统计建模的算法

该算法依据训练样本构建统计模型，通过计算测试样本在模型中的概率来判定目标类别。例如，在训练样本中获取相应模型参数，根据测试样本对应的概率判定类别。其优势是对样本特征要求相对不高，能处理复杂数据。但缺点也明显，需大量训练样本以保证模型准确性，且模型对样本数据分布敏感，若测试样本分布与训练样本差异大，识别性能会显著下降。

2.3 基于深度学习的算法

深度学习算法借助神经网络强大的学习能力，可自动从雷达回波数据中提取深层次特征。像卷积神经网络（CNN），在处理雷达图像数据时，能通过卷积层、池化层等操作提取目标特征，实现目标识别。此类算法在大数据支撑下，识别准确率高。然而，对硬件计算能力要求高，训练时间长，且模型可解释性差，难以理解其决策过程。

三、雷达目标识别算法性能评估

3.1 准确性评估

准确性是衡量目标识别算法性能的关键指标，通常用识别准确率来表示，即正确识别目标数量与总目标数量的比值。例如在某实验中，对 1000个目标进行识别，正确识别 950 个，则识别准确率为 95% 。高准确率表明算法能精准辨别目标，降低误判与漏判概率。但仅考虑准确率不够全面，还需结合其他指标综合评估。

3.2 实时性评估

实时性关乎算法能否在规定时间内完成目标识别任务。在诸如军事防御、空中交通管制等对响应速度要求极高的场景中，实时性至关重要。一般通过计算算法处理单个目标所需平均时间来衡量实时性。如某算法处理一个目标平均耗时 0.01 秒，说明其实时性较好，能快速反馈目标识别结果。

3.3 抗干扰性评估

实际应用中，雷达常受各种干扰影响，抗干扰性决定算法在复杂环境下的性能。可通过在有干扰环境下测试算法识别准确率变化来评估。例如，在添加噪声干扰后，算法识别准确率仅下降 5% ，表明其抗干扰性强，能在一定程度上抵御干扰，维持较好识别性能。

四、雷达目标识别算法面临的挑战与改进方向

4.1 挑战

实际场景中，目标回波信号的复杂多变性给雷达目标识别算法带来了极大挑战。自然界和人为因素导致的干扰与噪声无处不在，比如大气湍流会使雷达波传播路径发生偏转，地面杂波会掩盖低空目标的回波信号，电子战中的有源干扰更是会直接篡改回波数据的特征。同时，目标自身的姿态变化会导致回波特征产生显著差异，例如飞机在做俯仰、偏航等动作时，雷达照射的目标部位不断改变，回波的幅度和相位特性也随之剧烈波动；不同材质的目标对雷达波的反射率差异明显，金属目标与复合材料目标的回波强度可能相差数十倍；而目标形状的多样性，从小型无人机的不规则外形到大型舰船的复杂结构，都使得回波特征的分布范围极大扩展，增加了算法对特征进行有效区分的难度。小样本问题在非合作目标探测中表现得尤为突出，在军事侦察、边境安防等场景中，敌方目标或未知目标的样本数据往往难以大量获取，这导致训练出的模型无法充分学习目标的特征分布，容易出现欠拟合现象，在面对新的目标实例时，识别准确率会大幅波动，稳定性难以保证。

4.2 改进方向

针对上述挑战，采取有效的改进策略是提升雷达目标识别算法性能的关键。数据增强技术通过对现有样本进行多样化处理，能够在不增加原始数据采集成本的前提下显著扩充数据集，除了旋转、缩放、平移等基础变换外，还可通过模拟不同信噪比、不同目标姿态下的回波信号来生成新样本，例如基于原始雷达回波数据，通过添加不同强度的高斯噪声、瑞利噪声来模拟各种干扰环境，通过调整目标的方位角和俯仰角参数来生成不同姿态下的回波特征，这些经过处理的样本能够让模型学习到更丰富的特征分布，从而有效提升模型对未知目标的泛化能力，缓解小样本问题带来的负面影响。迁移学习则为解决小样本问题提供了另一种有效途径，其核心思想是利用源领域和目标领域之间的相似性，将在大规模标注数据上训练好的模型作为初始参数，再用少量的目标样本对模型进行微调，例如将在公开的民用航空器雷达回波数据集上训练的模型迁移到军用战机识别任务中，借助模型已学习到的雷达回波通用特征，减少对军用战机样本数量的依赖，同时避免模型在小样本训练中出现过拟合现象，使模型能够快速适应新的识别任务。

4.3 多算法融合策略

单一算法在面对复杂多变的雷达目标识别场景时，往往因自身原理的局限性而难以达到理想效果，多算法融合策略通过有机结合不同算法的优势，能够实现 1+1>2 的识别效果。基于特征提取的算法凭借其对关键特征的快速捕捉能力，能够在短时间内完成目标初步筛选，例如通过提取目标的雷达截面积、多普勒频移等特征，可以迅速将民用飞机与导弹等目标区分开来，为后续识别提供基础；基于深度学习的算法则擅长从海量数据中挖掘深层次的隐含特征，将初步提取的特征输入深度学习模型后，模型能够通过多层非线性变换，捕捉到不同目标在复杂姿态、干扰环境下的细微差异，比如区分同一型号飞机在不同挂载状态下的回波特征；而基于统计建模的算法具有较强的概率推理能力，能够对深度学习模型的输出结果进行验证和优化，通过计算目标属于不同类别的后验概率，对识别结果进行置信度评估，剔除低置信度的识别结果，修正可能出现的误判，例如当深度学习模型对某一目标的识别结果存在模糊性时，统计模型可以结合历史数据和先验知识，给出更可靠的判定。

五、结论

本文全面研究了雷达系统中的目标识别算法，详细介绍了基于特征提取、统计建模和深度学习的三类算法，通过准确性、实时性和抗干扰性等指标评估其性能，并分析了面临的挑战与改进方向。研究发现，不同算法在特定场景各有优劣，实际应用中应根据需求选择合适算法，或采用多算法融合策略。未来，随着技术不断发展，需持续改进算法，以满足日益增长的复杂应用需求，推动雷达目标识别技术迈向新高度。

参考文献

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