首先根据楼房、 大 厦和厂房等类似方形 目标 , 建立了长方体散射点模型; 根据 油罐 、 拱形机库等类似圆柱形 目标, 建立圆柱体散射点模型; 根据尖塔、 小山丘等锥体 目标, 建立 了圆锥体散射点模型。 图 1、 3、 5 为三种 目标的散射点模型; 图 2、 4、 6 给出了三种 目 标的在信噪比l 0 时的一维距离像。 Z X X 图 1长方体 目标模型 距离, m 图 2长方体 目标距离像 Z 图3圆柱体 目标模型 Y Y 为了便于目标识别算法, 仿真数据共产生了3 种 目标方 位 角 30。 、 45。 、 60。 时俯仰角在 10。~ 80。 变化 范围内多幅距 离 像。选择 目标距离像样本在每个方位角下, 俯仰角为 1O。 , 12。 , ⋯ 、 80。 即偶数角度距离像为训练样本, 11。 , l 3。 , ⋯ 、 79。 即奇数角度距离像为测试样本。 分别对数据进行 PCA 特征提取 , 然后用分类器识别测 试数据。表 1、 表 2 分别给出了利用欧氏距离和马氏距离对 三种 目标 在 SNR = 10 时的距离像 数据的识别结果 , 每种 目标 的测试样 本数 目为 106。 一3 3 一 越馨晕 E= 匡 X 理想圆柱体距离像 I I I II l 图 4圆柱体 目标距离像 Z 图 5圆锥体 目标模型 理想圆锥体距 离像 距离 , m 图 6圆锥体 目标距离像 表 1欧 氏距离的 目标结果 Y 一34 一 表 2马 氏距离的 目标 结果 从表 1、 表2 中可以看出, 对于第一种 目标, 基于欧氏距 离的识别率为0. 8491, 基于马氏距离的为0. 8868; 对于第二 种 目标 , 基于欧氏距离的识别率为0. 7925, 基于马氏距离的 识别率为0. 8396; 对于第三种 目标 , 基于欧氏距离的识别率 为0. 8019, 基于马氏距离的识别率为0. 8302。