1、第二次世界大戰(zhàn)以來，雷達(dá)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中扮演著越來越重要的角色。逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR)由于其豐富的信息獲取能力，為雷達(dá)的自動(dòng)目標(biāo)識別(ATR)技術(shù)提供了良好的應(yīng)用場景。岸基ISAR可以對艦船目標(biāo)進(jìn)行遠(yuǎn)距離二維成像，獲取目標(biāo)的形態(tài)結(jié)構(gòu)等特征，因此，基于ISAR圖像的艦船目標(biāo)識別技術(shù)具有著廣闊的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。本課題基于ISAR實(shí)測數(shù)據(jù)，對艦船目標(biāo)自動(dòng)識別技術(shù)進(jìn)行了研究。研究內(nèi)容主要包含以下幾個(gè)方面：
　　首先，針對艦船目標(biāo)ISA

2、R圖像中典型的噪聲和結(jié)構(gòu)殘缺問題，提出了包含圖像分割去噪和形態(tài)學(xué)方法等的完整的圖像預(yù)處理流程，獲取了目標(biāo)清晰完整無噪點(diǎn)的圖像。
　　其次，研究了艦船目標(biāo)的形態(tài)特征提取方法，并基于實(shí)測數(shù)據(jù)，研究了形態(tài)特征對橫向定標(biāo)和樣本分布等實(shí)際問題的穩(wěn)健性，為形態(tài)特征的實(shí)際應(yīng)用提供了依據(jù)。
　　此外，提出了幾種艦船目標(biāo)上層結(jié)構(gòu)曲線的自適應(yīng)分段算法。均值梯度法在視覺上最合理的位置對曲線進(jìn)行分段，而均值逼近法和聚類法則通過追求分段后段內(nèi)曲線分布

3、更加接近來實(shí)現(xiàn)曲線的最優(yōu)分段，而基于拐點(diǎn)的聚類法則結(jié)合了這兩個(gè)角度。對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了自適應(yīng)分段算法對上層結(jié)構(gòu)編碼特征區(qū)分度的有效提升。
　　最后，本文將模糊集理論引入，提出了基于上層結(jié)構(gòu)編碼的模糊識別技術(shù)。該技術(shù)通過將目標(biāo)表示為全體編碼論域上的模糊集，擴(kuò)展了原有上層結(jié)構(gòu)編碼的描述能力，并采用最大貼近度原則，對目標(biāo)進(jìn)行識別。該技術(shù)通過一種兩步式的計(jì)算方法，利用分段相對均值特征，得到所有編碼對目標(biāo)的隸屬度，從而將目標(biāo)表示