馮德軍，王 博，王 偉

(電子信息系統(tǒng)復雜電磁環(huán)境效應國家重點實驗室，國防科技大學，長沙 410073)

0 引言

彈道導彈的飛行過程包括助推段、中段和再入段，其中中段是飛行時間最長的階段，也是反導攔截的關鍵階段［1，2］。由于缺乏大氣的過濾作用，中段真假目標識別成為反導系統(tǒng)的瓶頸問題。1999年，美國情報部門提交的美國受到彈道導彈威脅的《國家情報評估》報告指出:“我們的評價認為，研制彈道導彈的國家也將研制各種措施來對抗導彈防御系統(tǒng)，很多國家在開始時將采用容易獲得的技術，包括分離彈頭、旋轉穩(wěn)定彈頭、彈頭重新定向、雷達吸波材料、助推器破片、小功率干擾機、箔條和簡易誘餌”［2］。突防目標群的復雜化使識別環(huán)境變得更為惡劣，增加了識別難度。美國導彈防御局的Cooper承認:“導彈防御的關鍵問題是，能否成功地從氣球誘餌和其他突防裝置中識別出真彈頭。這是一個非常棘手的問題，它已經困擾了防御者30年”。

不論是哪類假目標，它們總在某個特征層面上與真實彈頭存在著一定的差別，因此識別出真假目標是可能的。在理論上，能夠用于識別真假彈道目標的特性主要有三個:一是目標的尺寸和形狀;二是目標的溫度，三是目標的運動狀態(tài)［3］。導彈防御系統(tǒng)主要通過雷達和紅外系統(tǒng)來感知真假目標的特性差異，其中雷達是中段目標識別的主要傳感器。

雷達目標識別的基本途徑是從目標的后向電磁散射中提取目標的結構特征和運動特征，再根據(jù)一定的先驗信息來辨別真?zhèn)巍＝Y構特征包括目標的尺寸、形狀、材料等，是鑒別真假目標的直觀屬性;運動特征包括宏觀彈道特征和微運動特征，它們從不同側面反映了目標的本質屬性?；诖?，將彈道中段的雷達目標識別方法分為基于結構特征的識別方法、基于彈道特征的識別方法和基于微動特征的識別方法，并分析了它們各自的特點。

1 彈道中段識別環(huán)境及識別特點

圖1 彈道中段的識別環(huán)境

在推進系統(tǒng)關機后，彈道目標進入中段飛行。隨著時間的推移，中段目標群的構成逐漸復雜，通常包括如下幾類目標群:第一類是發(fā)射碎片，主要包括助推火箭、幫助再入飛行器脫離母艙的彈簧、各種爆炸螺栓部件等;第二類是假目標和誘餌，主要有涂有金屬的氣球、輕型充氣或剛性的復制誘餌，另外還有與再入飛行器的紅外特性非常相似的紅外熱源及箔條等;第三類是真實的彈頭，包括單彈頭，也可能是多彈頭。第四類是主動干擾機，以產生虛假的回波信號。彈道中段雷達目標識別面臨的環(huán)境［4］如圖1所示。

由圖1可以看出，中段目標群的構成是非常復雜的，這增加了識別的難度。另一方面，反導目標識別是典型的非合作目標識別，與其他識別場景(如字符識別、語音識別、人臉識別)相比，它主要有如下三個特點［5］。

一是對識別的準確率要求高。無論是以真為假還是以假為真，其代價均相當高。因此，防御方對彈道目標識別的準確程度要求苛刻。

二是識別先驗信息缺乏。由于識別對象(彈頭、誘餌)的特殊軍事地位，一般無法獲得待識別對象的特征數(shù)據(jù)庫，只能根據(jù)粗略的先驗知識進行識別，這是彈道目標棘手的主要原因。

三是識別實時性要求強。彈道中段的飛行時間雖然長，但反導系統(tǒng)的識別窗口和攔截窗口卻十分有限，在有限的時間內，雷達要完成目標識別、威脅評估、目標引導、殺傷效果評估等一系列工作，識別系統(tǒng)必須反應迅速。

中段目標識別的以上特點決定了在分類器設計和特征提取方面都有自己獨特的要求。在分類算法方面，由于先驗信息缺乏，無法采用模板匹配這一類的方法，而只能采用專家系統(tǒng)等方法;考慮到實時性的要求，分類器還應當簡潔、穩(wěn)健、高效。由于這些限制，許多經典而成熟的分類識別算法，如貝葉斯分類器等難以直接應用于反導目標識別。此外，那些對學習訓練要求苛刻、計算繁瑣、推廣能力較差的識別方法(如神經網絡方法，當識別條件改變時往往要重新訓練)也不太適應反導目標識別的要求。

在特征的提取方面，目標識別雷達必須提取出那些能夠反映出真假目標本質差異的特征量才能用于識別。對特征量的要求主要有兩個，一是具備良好的可分性，二是物理意義清晰。前者是特征提取的共同要求，而后者是在先驗信息缺乏條件下的特定要求。在反導系統(tǒng)發(fā)展的不同歷史階段，盡管受技術條件的限制，所提取的特征各不相同，但均反映了以上兩個要求。以美國的導彈防御系統(tǒng)為例，在反導系統(tǒng)建設初期，所采用的是窄帶雷達系統(tǒng)，所提取的特征主要是目標的雷達散射截面(RCS，radar cross section)和彈道系數(shù);隨著寬帶技術和極化測量技術的發(fā)展，雷達獲取目標精細結構信息的能力大為提高。美國彈道目標識別發(fā)展過程中涉及的雷達技術以及用到的識別特征量［6，7］，見表1。

表1 美國彈道導彈目標識別技術發(fā)展歷史

由表1可看出，盡管不同時期所采用的特征提取技術不同，但所提取的特征概括起來可以粗分為三類，即結構特征、彈道特征和微運動特征。下面分別介紹基于這些特征的識別方法。

2 基于結構特征的識別方法

雷達目標對入射信號進行特性調制，由于外形尺寸、散射中心分布等結構上的差異，雷達目標特性存在較大的差別。根據(jù)雷達提取目標結構特征所采用的信號形式、提取特征等方面的不同，又可進一步分為基于RCS序列的識別方法、基于HRRP的識別方法、基于ISAR圖像的識別方法和基于極化信息的識別方法。

2.1 基于RCS序列的結構特征提取與識別

RCS是反映目標對雷達信號散射能力的度量指標。通常情況下，彈道目標沿彈道運動將引起姿態(tài)相對于雷達視線發(fā)生變化，雷達可獲得RCS隨視角(姿態(tài)角)起伏變化的數(shù)據(jù)，其中的變化規(guī)律反映了目標形體結構的物理特性。在20世紀七八十年代研究者就意識到了RCS序列包含的目標結構特征，并進行了較深入的研究;Thomas明確指出，采用該方法可以區(qū)分母艙和彈頭［8］;在文獻［9］中，Lambour采用該方法對空間碎片進行分類，獲得了滿意的結果。該文所采用的空間目標尺寸估計模型曲線如圖2所示。

圖2 基于RCS的空間目標尺寸估計模型曲線

2.2 基于HRRP的結構特征提取與識別

由于尺寸、形狀的差異，彈頭和誘餌呈現(xiàn)不同的結構特征，反映在HRRP上，體現(xiàn)為其HRRP所具有的散射中心在空間分布數(shù)量、位置、強度等方面存在明顯的差異。因此，根據(jù)目標的HRRP識別真假是一種有效的方法。在文獻［10］中，Clark對這一方法進行了詳細的闡述，說明了基于HRRP的特征提取方法。直徑為2.2 m的球形誘餌與某真實彈頭的外形及HRRP如圖3所示。由圖3可看出，它們的散射特性相差很大。

圖3 球形誘餌與真實彈頭結構特征對比

另外一種有效的基于HRRP的識別方法是在HRRP的基礎上進行二次特征提取，提取目標的長度、長度變化幅度和周期等物理意義清晰的特征量。目標的長度信息是真假目標鑒別最直觀、最重要依據(jù)之一。真假目標的長度存在差別:彈頭長度大多在1～3 m之間，母艙的長度一般大于彈頭，簡單轉發(fā)式有源誘餌往往只能形成單個尖峰，其長度很小，碎片的長度一般也小于彈頭長度。因此，采用長度信息識別目標是國內外研究者公認的有效手段［11］。但由于噪聲和其他因素的影響，獲取目標的長度信息并非易事:目標只占據(jù)距離像中的一部分，而雷達通常難以區(qū)分目標和噪聲的分界點，另外，目標的長度與其姿態(tài)密切相關，而估計目標姿態(tài)是一件困難的事情。

2.3 基于ISAR的結構特征提取與識別

ISAR通過縱向和橫向的二維壓縮，可以獲得目標散射中心的二維分布，因而能觀測到目標結構上的微小細節(jié)，為真假目標鑒別提供更豐富的信息。據(jù)稱，美國導彈防御系統(tǒng)中的地基目標識別雷達可能采用了該項技術。需要指出的是，要在中段實現(xiàn)對彈頭ISAR成像和識別，必須解決多個關鍵技術問題:首先，中段彈頭飛行速度高達幾到十幾個馬赫，使得目標距離像變形，因此成像雷達必須準確補償高速運動產生的距離像展寬和相位畸變;其次，目標和成像雷達相距甚遠，目標運動產生的相對姿態(tài)變化很小，要滿足成像積累角的要求，通常需要較長的成像時間，或者在較短的成像時間內采用超分辨成像算法;再次，目標在中段飛行時存在自旋、章動等運動，還可能會受到偏航、橫滾等因素的影響，這使得運動補償、橫向定標變得更為困難;最后，彈頭表面較光滑，即使成像，也很難獲得清晰的輪廓信息，這給圖像理解帶來了難題。文獻［5］提出了可以用于識別的ISAR圖像特征，主要包括區(qū)域面積、體態(tài)比、區(qū)域周長等。但迄今為止，尚未見到有對實測的中段彈頭成像識別的報道。

2.4 基于極化信息的結構特征提取與識別

雷達極化技術始終伴隨著彈道導彈防御技術的發(fā)展，并一直在彈道導彈防御雷達中發(fā)揮著重要作用，由于再入彈頭具有比較簡單和確定的幾何特征，因此可以利用極化特征如極化比等窄帶極化特征和各個散射中心的寬帶極化特征來鑒別再入彈頭和彈體碎片等目標。文獻［12］在具有彈頭類目標散射特性先驗信息的假定下，提出了幾種彈頭類目標的極化識別問題，其識別原理大多是基于模板匹配。另外，自由段再入彈頭具有比較規(guī)則的運動特征(即章動運動)，相應地其散射回波的極化特性具有一定的規(guī)律性，利用中段再入彈頭的極化時變特性可望得到彈頭的微運動特征。此外，利用雷達目標和有源假目標在極化散射特性上的差異，極化測量雷達可望有效鑒別中段彈頭類目標和有源假目標［13］。

3 基于彈道特征的識別方法

3.1 基于速度差異的識別方法

在彈道導彈實施誘餌突防時，誘餌總是以一定的投放速度從彈頭釋放出來，考慮到誘餌的質量總是遠小于彈頭的質量(即便是重誘餌，差別一般也在一個數(shù)量級以上)，根據(jù)動量守恒定律，彈頭在誘餌投放前后的速度變化很小，可忽略不計，而誘餌在投放后速度則增加一個速度增量，非常接近投放初始速度。雷達以高分辨率發(fā)現(xiàn)彈頭目標釋放出誘餌后，通過精確獲取彈頭與誘餌在投放前后的速度差異信息，可將其識別。文獻［14］指出，導彈防御雷達在徑向上的測速精度可達厘米級，而誘餌在釋放過程中相對于彈道導彈具有一定的初速度，一般在1 m/s以上。通過這種差別，可以對導彈的誘餌釋放過程進行監(jiān)視?；谒俣葴y量的真假目標鑒別示意圖如圖4所示。

圖4 基于速度測量的真假目標鑒別

3.2 基于軌道根數(shù)的有源假目標鑒別方法

中段真目標彈道符合二體運動方程，而假目標(主要是有源多假目標)則不一定滿足該方程，因此，通過數(shù)據(jù)處理，采用目標軌道根數(shù)鑒別真假是一種簡單有效的方法。對于自由段飛行的彈道目標，根據(jù)二體運動方程，給定一系列角度量測序列可唯一確定一條彈道軌跡。由此可知，對于角度量測序列和真目標相同而徑向距離和真目標不同的有源距離假目標，其動力學特性不符合二體運動規(guī)律。因此當在雷達目標跟蹤中，若對有源假目標采用二體運動動力學模型，則必然導致較大的模型失配。此外，中段還可采用動力學匹配系數(shù)、機械能、動量矩等特征進行識別，可識別有源假目標和關聯(lián)錯誤的航跡。如果通過多部雷達組網，則對抗多假目標欺騙更為有效［15］。

4 基于微運動特征的識別方法

4.1 微動識別的物理基礎

相對于目標質心運動而言，目標上各點圍繞某點的轉動或部件相對與物體上質心的機械振動、旋轉等運動通常被稱為微運動。目標的微運動特性與其結構、質量分布、初始狀態(tài)和受力狀態(tài)密切相關，可以作為目標識別的重要特征量［16］。雷聲公司的負責人曾說“我們在中段具有的優(yōu)勢之一是有20分鐘的時間，并且我們的中段雷達能夠測量空間目標的細微的動態(tài)變化，也就是說能夠繪制出目標，從而我們可以清楚地區(qū)分再次進入的導彈和復雜的干擾”。

自旋穩(wěn)定是空間飛行目標最常用的姿態(tài)穩(wěn)定方式，它不但控制簡單，抗干擾能力較強，而且可以保持空間飛行器的指向不變，因而在彈頭的姿態(tài)控制中應用甚廣。在彈頭自旋的同時，其極軸往往伴隨著非期望的章動。彈頭在中段的運動與軸對稱陀螺體的自由運動相同。對于觀測雷達而言，由于彈頭存在的章動特性，將引起雷達視線角隨之呈現(xiàn)的周期性變化。在彈道導彈突防中，中段彈頭和輕質誘餌的微運動特性通常是不同的。對于質量較重的彈頭，為了使其在中段保持姿態(tài)穩(wěn)定(以保證較小的RCS和安全再入)，彈頭的自旋頻率通常為2 Hz左右;對于質量較輕的誘餌，為了使其在中段保持穩(wěn)定的姿態(tài)，其自旋頻率通常要達到8～15 Hz［17］。真假目標微運動的差異是目標識別的物理基礎。

4.2 基于運動目標分辨(TMR)的識別技術

導彈目標運動特征的提取就是要分離出三種運動:平移、自旋、圓錐運動(包括進動和章動)，這種通過相參數(shù)據(jù)的處理，獲得彈道參量和目標相對于重心的運動特征的技術稱為目標運動分辨(TMR，target motion resolution)技術［18］。

導彈目標運動特征提取需要分離其重心的平移運動和相對重心的旋轉運動。其中相對重心的運動分辨則主要靠相位信息獲得，相位信息中包含有平移運動和相對重心運動引起的相位變化。首先在相位中要消除掉平移運動，消除后的剩余相位即是相對重心的運動，包含著自旋和圓錐運動。導彈的自旋頻率通常小于10 Hz，尾翼部分反射點的旋轉頻率將出現(xiàn)在4倍自旋頻率諧波上，也就是在低于40 Hz的范圍內，這就是尾翼自旋的特征。圓錐運動實際上是彈體的剩余運動，即彈體的擺動，是一種低頻調制，在零多普勒頻率附近，大約在±20 Hz以內，可見尾翼自旋和圓錐運動在頻域上是分開的，可用低通濾波將這兩種運動分離開。原始相位中除掉平移運動，再去掉低通濾波的輸出，則可進行尾翼自旋頻率分析。由于低通濾波輸出去掉了尾翼旋轉反射回波的干擾，這之后再進行分辨可獲得圓錐運動，包括進動、章動及視角的變化。

4.3 基于章動參數(shù)估計的識別技術

彈頭的章動會引起彈頭RCS周期性變化，因此基于RCS周期變化的章動頻率估計就成為一種樸素的微運動特征獲取方法。但深入的研究會發(fā)現(xiàn)，在章動周期內，彈頭姿態(tài)的單調變化并不會導致彈頭RCS的單調變化。換言之，在章動周期內，彈頭的RCS會出現(xiàn)多個分布不規(guī)則的極小值和極大值點。當對彈頭的時變RCS特性進行頻譜分析時，彈頭RCS的這種不規(guī)則變化會導致虛假的周期分量，而且這種虛假周期頻率分量的幅度常常會遠大于真實的章動頻率分量。因此，基于RCS時變特性的微運動參數(shù)分析法的穩(wěn)健性比較差。

文獻［19］通過對錐體目標RCS回波數(shù)據(jù)進行多項式擬合來估計彈頭類目標的進動(嚴格說應為自由規(guī)則進動，即章動)參數(shù)。該方法適用的前提必須是完全了解彈頭類目標在各種姿態(tài)下的RCS特性。在實際中，防御方通常不可能具有如此完備的彈頭信息，苛刻的數(shù)據(jù)條件使得該方法的實用性較差。文獻［20］利用截頭圓錐的RCS估算公式作為目標的模板信息，提出了一種彈頭類目標的章動周期、章動角及慣量比的估計方法，該方法能夠克服原來方法計算量大、存在虛假周期等缺點，但是該方法需要了解彈頭類目標的形狀和幾何特性，這些先驗信息通常并不易獲取。因此，文獻［21］分析了自由段彈頭的微運動特性和旋轉對稱彈頭的極化散射特性，提取了與彈頭RCS無關的特征量——彈頭散射矩陣交叉極化分量之和與主極化分量之差的比值，該特征量僅僅與彈頭的章動特性有關，進而提出了一種基于彈頭全極化散射特性的章動頻率估計方法，可以更加有效地估計彈頭的章動頻率。

5 中段雷達目標識別技術的發(fā)展趨勢

由于中段雷達目標識別特殊的軍事價值及其實現(xiàn)的復雜性，使得國內外的大批研究機構、人員投入其中。目前它正處于不斷發(fā)展的階段。具體來說，它正朝以下四個方面發(fā)展。

5.1 豐富的信息獲取技術

獲取盡量豐富的信息是雷達目標識別的前提。隨著硬件性能的不斷提高，當前雷達正朝大功率、大帶寬、多極化方向發(fā)展，其信息獲取能力不斷增強［22］。例如多極化和變極化技術，它為目標的極化結構動力學特征提取奠定了堅實的基礎。又如，隨著信號處理技術的不斷改善與優(yōu)化，雷達可能獲得目標的二維信息甚至三維信息［23，24］。日漸豐富的信息獲取手段是中段雷達目標識別發(fā)展的重點方向之一，不論是硬件和軟件目前均處于快速的發(fā)展階段，它們將為目標識別的方案設計和選擇提供更大的空間。

5.2 深入的特征挖掘技術

有效、穩(wěn)健的特征提取是雷達目標識別的關鍵技術環(huán)節(jié)。隨著研究的深入，人們認識到，采用先進的信號處理技術，可以從回波中獲得更多的運動信息和結構信息。Gene Greneker和V.C.Chen采用微多普勒技術，可以獲得目標運動的細節(jié)信息，這一方法對于識別具有復雜空間運動的彈頭類目標具有重要的借鑒意義。Bi從寬帶回波中提取出穩(wěn)健的運動信息［25］。隨著雷達信息獲取能力的增加，它所能提取的特征將更加豐富、全面，不僅包括宏觀運動信息(如彈道軌跡、落點)，微運動信息(如彈頭的章動周期、頻率、微多普勒)，還將包括目標的散射特性和結構特性等，這將為后續(xù)的識別器設計提供極大的便利［26］。

5.3 穩(wěn)健的模式識別技術

快速、高效的模式識別技術是雷達目標識別的中心環(huán)節(jié)。究其根源，雷達目標識別是模式識別技術的一個具體應用領域，因此也受益于模式識別技術的快速發(fā)展。例如，從20世紀90年代初發(fā)展起來的支持向量機［27］技術對有限樣本下模式識別的根本問題進行了較系統(tǒng)的理論研究，建立了一種良好的通用學習算法，成為近年來機器學習算法的熱點，在雷達目標識別中獲得了良好的應用［28］。Tipping在此基礎上發(fā)展了一種基于Bayes框架的學習算法－相關向量機，它具有更強的適用性［29］。此外，采用隱馬爾可夫模型［30］、自適用高斯分類器［31］的雷達目標識別算法也有報道。目標識別是一個應用廣泛的領域，不斷見到有將其他范疇的識別算法移植到雷達目標識別的報道。識別算法的多樣性有利于選擇高效、穩(wěn)健的識別器。

5.4 先進的信息融合技術

廣泛、多層次的信息融合技術是改善雷達目標識別性能的重要手段。單傳感器提取的特征往往是待識別目標的不完全描述，而利用多個傳感器提取獨立、互補的特征利于提高正確識別率、降低錯誤率。隨著認識的不斷深入，人們從理論高度上進一步認識了信息融合的深刻內涵:融合系統(tǒng)是建立在全信息空間基礎上的一個多輸入、多任務、多處理的并行系統(tǒng)，是全信息狀態(tài)的最優(yōu)處理和控制系統(tǒng)，信息融合不僅要在多傳感器之間進行，而且應當貫穿于同一傳感器內的目標檢測、跟蹤、識別各個階段。在文獻［32］中，作者提出:不僅要進行多特征融合，而且通過時間序貫融合可以進一步提高彈道目標識別系統(tǒng)的性能。識別流程如圖5所示。

圖5 彈道目標多特征綜合識別流程

由于信息融合技術的特有優(yōu)勢，可以預見，這將是彈道中段目標識別中一個極具魅力的發(fā)展方向。

6 結語

彈道中段雷達目標識別是一項復雜的系統(tǒng)工程，其中既包括雷達信號處理、特征提取等基礎理論問題，又包括識別方案選擇、優(yōu)化、組合等頂層設計問題，涉及到雷達基礎理論、電子對抗、模式識別等多個領域。本質上，彈道中段目標識別是一場突防方與防御方的攻防對抗，一旦突防方得知防御方的具體識別手段，也將提出相應的對抗措施，反之亦然?？梢哉f，突防與防御、識別與反識別是一場永遠沒有終點的博弈較量。最后，還需要指出的是，彈道中段雷達目標識別方法多種多樣，但不存在所謂的“最優(yōu)”識別方法:識別性能的優(yōu)劣總是與特定的應用背景、具體戰(zhàn)情緊密相連。因此，只有綜合考慮到先驗信息的多寡、目標群的復雜程度和突防方的反識別措施等因素，才有可能構建適用于具體場景的最優(yōu)分類識別器。

［1］DAVID WRIGHT，LIBETH GRONLUND.Decoys and Discrimination in Tercept Test IFT-8［R］.Massachusetts:Union of Concerned Scienst，2002.

［2］LIBETH GRONLUND，DAVID WRIGHT，STEPHEN YOUNG，et al.A Countermeasures-N Assessment of the Intercept Test Program of the Ground-Based Midcourse National Missile Defencse System［R］.Massachusetts:Union of Concerned Scienst，2000.

［3］史別.識別真假目標是NMD的最大技術難題［J］.863先進防御技術通訊(A類)，2001(8):30-32.

［4］DAVID R TANKS.National Missile Defense:Policy Issues and Technological Capabilities［M］.Washington:SvecCo-nway Priting Inc，2000.

［5］馮德軍.彈道中段雷達目標識別與評估［D］.長沙:國防科技大學研究生院，2006.

［6］WILLIAM W C，JOSEPH T M，ROBERT M O.Wideband Radar for Ballistic Missile Defense and Range-Doppler Imaging of Satellites［J］.Lincoln Laboratory Journal，2000，12(2):267-280.

［7］United States General Accounting Office.Missile Defense:Review of Result and Limtitations of an Early National Defense Flight Test，ADA399464［R］.Washinton:General Accounting Office，2002.

［8］THOMAS FOSTER.Application of Pattern Recognition Techniques for Early Warning Radar(EWR)Discrimination，ADA298895［R］.Washinton:The Ballstic Missile Organization，1995.

［9］R LAMBOUR，T MORGAN.Assessment Orbital Debris Size Estimation from Radar Cross Section Measurements［C］//Core Technologies for Space Systems Conf.Massachusetts，Lincoln Laboratory，2001.

［10］CLARK M E.High Range Resolution Techniques for Ballistic Missile Targets［C］//British Aerospace PIC.Cowes，United Kingdom，1999:1-6.

［11］HUSSAIN M A.HRR，Length and Velocity Decision Regions for Rapid Target Identification［C］//SPIE 3810，Conference on Radar Procession，Denver，1999:40-52.

［12］李永禎.瞬態(tài)極化統(tǒng)計特性及處理的研究［D］.長沙:國防科技大學，2004.

［13］李永禎，王雪松，王濤，等.有源誘餌的極化鑒別研究［J］.國防科學技術大學學報，2004，26(3):83-88.

［14］唐毓燕，黃培康.基于高精度徑向測速的寬帶雷達單誘餌速度識別方法［J］.宇航學報，2006，27(4):659-663.

［15］趙艷麗.彈道導彈雷達跟蹤與識別研究［D］.長沙:國防科技大學，2008.

［16］CHEN V C，LI F，HO S-S，et al.Analysis of Micro-Doppler Signatures［J］.IEE Proc.Radar Sonar Navig.，2003，150(4):271-276.

［17］羅宏.動態(tài)雷達目標的建模與識別研究［D］.北京:航天科工集團公司第二研究院，2000.

［18］陳建文，李士國.基于目標運動分辨技術提取導彈目標運動特征［J］.現(xiàn)代雷達，2003，25(6):5-7.

［19］金文彬，劉永祥，任雙橋，等.錐體目標空間進動特性分析及其特征提取［J］.宇航學報，2004，25(4):408-410.

［20］陳行勇，黎湘，郭桂蓉，等.微進動彈道導彈目標雷達特征提?。跩］.電子與信息學報，2006，28(4):643-646.

［21］王濤，周穎，王雪松，等.雷達目標的章動特性與章動頻率估計［J］.自然科學進展，2006，16(3):344-350.

［22］BENNETT C L，TOOMEY J P.Target Classification with Multiple Frenquency Illumination［J］.IEEE Trans.on AP，1981，29(2):352-358.

［23］AUSHERMAN D A，KOZMA A，WALKER J L，et al.Development in Radar Imaging［J］.IEEE Trans.on AES，1984，20(4):363-399.

［24］XU X，NARAYANAN R M.Three～Dimensional Interferometric ISAR Imaging for Target Scattering Diagnosis and Modeling［J］.IEEE Trans.on Image Processing，2001，10(7):1 094-1 102.

［25］ZHAOQIANG BI，REBAO WU，JIAN LI.Simultaneous HRR Feature Extraction and Doppler Shift Estimation of Moving Target with Rigid Bodies［C］//SPIE 3721，Conference on Algorithms for SAR，Orlando，1999:425-435.

［26］馬梁.彈道中段目標微動特性及綜合識別方法［D］.長沙:國防科技大學，2011.

［27］BURGES C J.A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition［J］.Data Miming and Knowledeg Discovery，1998，2(2):121-167.

［28］ZHAO Q，PRINCIPLE J C.Support Vector Machines for SAR Automatic Target Recognition［J］.IEEE Trans.on AES，2001，37(2):643-654.

［29］TIPPING M E.Sparse Bayesian Learning and Relvenance Vector Maching［J］.Journal of Machine Learning Research，2001，21(6):211-244.

［30］BHARADWAJ P，RUNKLE P，CARIN L，et al.Multiaspect Classification of Airborne Targets Via Physics-Based HMMs and Matching Pursuits［J］.IEEE Trans.on AES，2001，37(2):595-606.

［31］JACOBS S P.Automatic Target Recognition Using Sequences of High Resolution Radar Range-Profiles［J］.IEEE Trans.on AES，2000，36(2):364-381.

［32］馮德軍，馬梁，丹梅，等.基于多特征綜合的彈道目標雷達識別方法［C］//第十屆全國雷達學術年會論文集.北京:國防工業(yè)出版社，2008:164-168.