为解决SAR图像目标识别中样本缺乏和方位角敏感问题, 提出了一种基于DRGAN和SVM的SAR图像目标识别算法。首先, 采用多尺度分形特征对SAR图像进行增强, 经过分割得到目标二值图像, 基于Hu二阶矩估计目标的方位角。然后对估计得到的目标方位角进行量化编码, 结合原始图像作为输入, 对设计的DRGAN模型参数进行训练与优化。由于DRGAN中的深度生成模型将目标姿态与外观表示进行解耦设计, 故可利用该模型将SAR图像样本变换到同一方位角区间。基于变换后的训练样本分别提取归一化灰度特征, 利用SVM训练分类器。采用MSTAR数据集在多个不同操作条件下对提出的算法进行测试, 实验结果表明, 在带变体的标准操作条件下, 能够达到97.97%的分类精度, 优于部分基于CNN模型的分类精度, 在4种扩展操作条件下的分类精度分别为97.83%, 91.77%, 97.11%和97.04%, 均优于传统方法的分类精度。在SAR图像目标方位角估计存在一定误差的情况下, 训练得到的GAN模型作为SAR图像目标旋转估计器, 能够使得在不进行复杂样本预处理的前提下, 仍然取得较高的SAR图像目标识别精度。关 键 词:

激光制导、微波制导的导引头由于不具备可视化功能, 在实际环境中进行性能考核时, 导引头是否成功截获指定目标、截获目标后的稳定跟踪过程是否正常以及在稳定跟踪过程中出现的问题都不易得到及时、准确的定位和分析。文中设计的可视化评估系统可有效解决上述问题, 通过加装可见光成像系统同步伴随导引头运动的方法, 将导引头搜索、跟踪目标的过程清晰成像, 直观显示导引头的整个工作过程, 同时利用图像跟踪系统和图像存储系统保存关键性能参数, 试验完成后对导引头的输出参数及跟踪性能进行验证及处理, 进而对导引头的性能参数进行分析和评估; 通过动态跟踪或加载干扰源试验验证, 该方法能利用可视化系统可靠同步跟随不可视导引头的运动, 并对导引头跟踪过程进行定性观察及定量分析。该方法不仅可以克服室内仿真环境不太真实的缺点, 又可进行多次重复性研究, 性价比高, 为导引头性能评估提供一种比较适用的研究手段。

为了提高导弹在攻击过程中的生存概率，需要合理地进行弹道设计。以锥球体作为弹头模型，基于单脉冲体制雷达，运用电磁计算软件计算弹头的雷达横截面(RCS)值，并对弹头在不同射面角和不同垂直高度下的被检测概率进行了计算。结果表明，有两个区域的检测概率较高，分别是射面角为0°~90°、弹头垂直高度为20~60 km以及射面角为270°~360°、弹头垂直高度为20~60 km的区域。射面角为90°~270°时，弹头的检测概率一直处于较低的水平,可以通过合理选择导弹的射面角来改变雷达视角，从而使弹头的被检测概率处于一个较低水平。

近年来不断发展成熟的合成孔径雷达技术将获取的图像分辨率提高到分米级.在高分辨率条件下, 建筑物在SAR图像上表现出的空间信息更加丰富，结构特征更加明显.首先提出了分解模型对高分辨 SAR图像中矩形建筑物的特性进行详细分析.在此模型中，散射效应根据不同的贡献来源被细分，以便于解析建筑物图像特征在不同的SAR成像条件下的几何结构和空间分布规律.然后基于建筑物图像表征的结构先验，提出了一种新的单幅高分辨率SAR图像建筑物检测和3-D重建算法，其中包括模型匹配的图像特征的提取，以及先验引导的重建过程.最后，选用了实际高分辨率SAR图像进行建筑物检测和三维重建实验并对重建结果进行了讨论.

基于有较大的焦深的普通光学显微镜及3D成像软件,利用自制的可绕固定轴的升降平台及光纤辐照形态,根据视差原理构建了一个测量小型样品的三维表面参数的测试系统。以外形较复杂的医用牙科钻头为样品,研究了显微镜的放大倍数、用于构建三维图像的两幅相似图像的夹角与样品表面参数测量值之间的关系。通过与样品的标称值对比,实验中所用的毫米量级的样品,在合适的物镜组放大倍数及合适的夹角下,相对误差在5%范围内,表明所建立的测量系统可用于尺寸较小的样品表面参数的测量。