Igenkänning av markmål med radar med hög avståndsupplösning

Rapporten presenterar simuleringar av automatisk måligenkänning av markmål med mm-vågsradar med hög avståndsupplösning vid frekvensen 35 GHz. I den avsedda tillämpningen utgör radarn ett möjligt val i ett multisensorsystem i en robotmålsökare, tillsammans med en IR- eller en laser-sensor. Endast radarkanalens egenskaper har simulerats i denna studiedel, separat från övriga sensorer. Avståndsprofiler utgör basen för klassificering av sex hjul- eller banddrivna militära mål. En homogen markklotterbakgrund (gräs) antas. Några metoder studeras för att reducera datamängden vid klassificeringen. De består av användning av centralmoment av avståndsprofiler, och av två integrationsscheman. De senare utgörs av vanlig medelvärdesbildning av profiler eller av generering av karakteristiska profiler med singulärvärdesuppdelning av matrisen av insamlade data. Ackumulerad klassning av sådana integrerade data förutsätts, för att förbättra klassningsprestanda under robotens anflygning. En måttlig försämring av klassificeringen inträffar då man använder centralmomentdata, i det enkla klotterfall som studerats. Ingen signifikant skillnad uppträder mellan de två integrationsschemana. Den ackumulerade klassningen uppvisar en förväntad ökning av tillförlitligheten under anflygningen. Centralmoment av avståndsprofiler som genererats med två superupplösningsalgoritmer (MUSIC och Capons metod) förbättrar inte klassningen. Användning av MUSIC ger genomgående sämre prestanda, eftersom amplitudinformationen går förlorad.