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JISUANJIKEXUEYUJISHU2025年第3期/数字技术与应用

计算机科学与技术JISUANJIKEXUEYUJISHU

基于RCS时间序列的空间目标识别方法分析

■窦曼莉房思思

目标的雷达散射截面积（RCS）是一种反映目二、基于RCS时间序列的空间目标识别方法

标对雷达电磁波散射能力的物理量。空间目标的

RCS时间序列含有丰富的特性信息，本文设计了从系统的角度来看，时间序列是记录某个物

双向长短期记忆（LSTM）网络，针对多种时长的理系统历史行为的客观数据，通过对时间序列数

RCS时间序列，使用网络提取特征，对不同类型据的分析可以获取系统的内部信息，从而获取对

的空间目标进行识别。实验表明，本文设计的网系统的描述能力。从统计学的角度来看，时间序

络能对空间目标的类型实现准确、稳定的识别。列是一组在相等间隔的时间段内，对随机变量进

行观测所记录的数值，这个数值可以用来描述某

一、概述个现象的变化过程。空间目标的RCS时间序列是

非平稳单变量时间序列，具有趋势性、周期性和

雷达使用电磁波对物体进行探测，通过对电随机扰动等特征[3]。本文针对RCS时间序列数据

磁回波的分析，可以获取目标的特征信息（如距进行分析和训练目标识别模型。首先，仿真生成

离、速度、大小等），进而对目标的种类进行识别。目标的RCS时序序列；其次，进行预处理生成数

随着航天器技术和空间技术的快速进步，航天活据集；最后，输入到构建的双向LSTM网络进行

动愈加频繁，使用雷达进行空间目标探测，并对训练，得到目标识别模型。实验验证时，将生成

太空中卫星、箭体、碎片等多种空间目标进行探的RCS时序序列输入目标识别模型，得到识别结

测和识别受到了越来越多的重视。果，整体目标识别流程如图1所示。

雷达探测目标时，采集到RCS的信息是以时数据生成和预处理在线检测

间维度进行排序的序列数据，包含了丰富的目标

RCS数据生成RCS数据生成

信息，相关学者对此作了一定的研究，例如，张

裕等[1]基于雷达RCS数据，使用时频特征融合去异常值和预处理

去异常值

网络挖掘空间目标的特征进行识别；赵玉丽[2]以递增式滑窗

RCS序列特征提取为基础，研究了多特征综合识

目标识别模型

别的流程与算法，并利用仿真的目标群回波信号，双向LSTM网络训练

进行了目标识别算法的验证。

目标识别模型识别结果

循环神经网络算法相对于传统数据分析方法模型训练

具有更强的鲁棒性，目前已在计算机视觉、自然

图1基于RCS