穿墙雷达基于支持向量机的成像算法研究

发布时间：2023-05-08 05:21

　　超宽带穿墙雷达利用电磁波在非金属媒质中的穿透性能,实现对障碍物后目标的非入侵式探测、定位、成像和跟踪,在军事和民用领域均具有广泛的应用前景。为满足实际应用的要求,超宽带穿墙雷达面临的两个关键问题是:墙体参数未知和实时性要求。本论文基于时域有限差分(Finite Difference Time Domain,FDTD)法仿真模拟穿墙场景,就这两个关键问题展开讨论,主要工作及贡献如下:1.鉴于目前大多数穿墙雷达成像算法不能有效地识别目标的形状,本文建立雷达近场模型(包括无墙体和有墙体模型),提出目标形状识别的方法。该方法有效地提高了目标形状的识别能力。因成像区域中目标和背景的电磁特性不同(各个像素点类别标签不同),根据时域成像算法和频域成像算法又能得到各个像素点的幅度值,建立类别标签和幅度值之间的非线性关系,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的训练得到这个关系的近似表达式,再对各个像素点进行预测增加目标的分类准确率,从而达到识别目标形状的效果。仿真结果表明,一旦训练完成,预测只需要不足一秒的时间,不会增加目标成像的总时间;且SVM方法对目标形状的识别起到...

【文章页数】：113 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究内容及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 超宽带穿墙雷达系统
        1.2.2 目标散射信号的提取问题
        1.2.3 成像算法
        1.2.4 墙体参数估计
        1.2.5 智能算法
        1.2.6 目标形状重构问题
    1.3 本文的主要工作
第二章 超宽带穿墙雷达的成像算法
    2.1 理论基础
    2.2 FDTD方法的介绍
        2.2.1 FDTD基本原理
        2.2.2 数值稳定性
        2.2.3 吸收边界条件
    2.3 FDTD建模
        2.3.1 无墙体仿真模型
        2.3.2 单层墙体仿真模型
        2.3.3 两层墙体仿真模型
    2.4 目标散射信号的提取
    2.5 图像的熵
    2.6 成像算法
        2.6.1 时域成像算法
        2.6.2 频域成像算法
    2.7 仿真结果与讨论
        2.7.1 无墙体模型时的成像分析
        2.7.2 单层墙体模型时的成像分析
        2.7.3 两层墙体模型时的成像分析
    2.8 本章小结
第三章 基于支持向量机的目标形状重构方法
    3.1 FDTD建模
    3.2 支持向量分类机基本原理
    3.3 特征提取
    3.4 基于SVM的目标识别方法
    3.5 仿真结果与讨论
        3.5.1 无墙体模型
        3.5.2 单层墙体模型
    3.6 本章小结
第四章 基于支持向量机的墙体参数预测方法
    4.1 FDTD建模
    4.2 特征提取
    4.3 支持向量回归机的基本原理
    4.4 基于SVM的墙体参数预测方法
    4.5 仿真结果与分析
        4.5.1 SVM模型的建立
        4.5.2 影响墙体参数预测的因素
    4.6 墙体参数未知时的实时成像
    4.7 本章小结
第五章 基于最小二乘支持向量机的墙体参数预测方法
    5.1 FDTD模型
    5.2 特征提取
    5.3 最小二乘支持向量机的基本原理
    5.4 基于LS-SVM的墙体参数预测方法
    5.5 仿真结果与分析
        5.5.1 LS-SVM模型的建立
        5.5.2 影响墙体参数预测的因素
    5.6 本章小结
第六章 基于机器学习的目标定位方法
    6.1 建模及基本原理
        6.1.1 FDTD建模
        6.1.2 特征提取
        6.1.3 SVM的基本原理
        6.1.4 LS-SVM的基本原理
    6.2 基于机器学习的定位方法
    6.3 仿真结果与分析
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读博士学位期间撰写的论文
附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3812071