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雷达极点分布的目标识别

目标的白然谐振频率又称为目标极点，"极点"和"散射中心"分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定丁目标形状和固有特性，与雷达的观测方向〈目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。目标极点的概念出现于1971年。1975年，Blaicum等首先提出了直接从一组瞬态响应时城数据来提取目标惜点的 prony方法，使用提呶出的目标枝点作为目标特征，而通过将提取到的目标极点与目标库的目标极点进行匹配完成目标识别过程。80年代以来，关于目标极点的研究主要集中在如何提高算法本身的抗噪能力和估算精度方面。提取目标极点的函数束法(POF〉以及广义函数束法〈GPOF）等，在极点的估计精度以及抗噪能力方面均优于Prony法。

除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的颊域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法:获取目标板点的频域Prony 法（FDPM):由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根撝卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法（9）、频域极大拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。

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用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及***网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1）统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用N维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、多维相关匹配方法(16)、Bayes似然(35).Bayes分类器(36)、Bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特***息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

激光雷达测量仪校准研究现状

激光雷达测量仪的使用大大增强了企业零件快速成型设计能力和检测手段,提高了飞机制造水平，确保了产品的质量。

一方面是由于属于新的技术，另一方面是由于这类系统的检测存在一定的难度。到目前为止，在国际上还没有颁布过针对激光雷达测量仪校准的或ISO标准，这将直接关系到仪器的测量精度﹐从而影响仪器入厂验收、间隔校准和扫描各种零件、产品的精度及逆向工程测量数据的准确度。

针对这一校准需求，本文总结了激光雷达测量仪校准过程，提出了利用大型测量机来实现激光雷达测量仪与双频激光干涉仪比对的新方法，通过一系列点到点的距离测量来对其精度进行评估,得到仪器的测量误差。

影响激光雷达测量仪测量精度的因素

影响激光雷达测量仪测量精度的主要因素有环境因素、仪器精度、仪器校准和实际操作四个方面。