SAR圖像艦船目標(biāo)探測及其樣本制作.pdf

1、海洋艦船目標(biāo)監(jiān)視監(jiān)測是我國一項傳統(tǒng)的國防任務(wù)。合成孔徑雷達( Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種較高分辨率成像雷達,具有全天時和全天候的工作能力。基于SAR的艦船檢測一直是目標(biāo)檢測重要的研究內(nèi)容之一。SAR圖像艦船探測本質(zhì)是從海雜波中將艦船目標(biāo)分割出來,以及目標(biāo)特征提取與類型識別。
　　然而隨著 SAR技術(shù)的不斷發(fā)展和對艦船檢測要求的進一步提高,一系列新的命題不斷產(chǎn)生。基于迫切的實際需求,本文展開了如

2、下研究工作:
　　第一,研究了SAR艦船檢測背景和意義,比較了國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)出國外基于應(yīng)用角度發(fā)展艦船檢測的情況,以及國內(nèi)專注艦船檢測核心算法的研究現(xiàn)狀;分析了艦船檢測亟待解決的新的問題和方向。
　　第二,探究了在艦船檢測應(yīng)用方面 SAR圖像成像機理,分析并給出艦船檢測中滿足實際需求的SAR圖像預(yù)處理常用方法,如雜波濾除、入射角校正和幾何校正;分析了影響艦船檢測的SAR系統(tǒng)因素和海況因素等。
　　第三,歸納了基于

3、恒虛警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)艦船檢測方法中海雜波統(tǒng)計經(jīng)典模型,學(xué)習(xí)了不同統(tǒng)計模型的公式推導(dǎo)、參數(shù)選擇和適用條件,并比較了概率模型優(yōu)缺點等;并在此基礎(chǔ)上介紹了目前研究較多的多階 C FA R算法。
　　第四,針對目前國內(nèi)在艦船識別方向雖然理論分析較多,多數(shù)基于人工經(jīng)驗和仿真數(shù)據(jù)進行的,為了分析SAR艦船目標(biāo)檢測算法性能和開展進一步研究,詳細介紹了基于實測艦船信息分析的實驗和基于SAR圖像

4、和艦船自動識別信息聯(lián)合探測的實驗。
　　基于上述研究學(xué)習(xí)討論,圍繞艦船檢測迫切需要解決的相關(guān)問題,開展了本文較為創(chuàng)新的工作,如下:
　　(1)針對高噪聲條件下單視復(fù)SAR圖像研究了基于Rice分布的CFAR檢測算法,改善了傳統(tǒng)概率模型在噪聲較大情況下檢測精度較低的情況。
　　(2)對 SAR圖像中艦船目標(biāo)特征分析,并考慮到 CFAR算法中虛警率的調(diào)設(shè)過多地依賴人工先驗知識,使得最終檢測結(jié)果不穩(wěn)定。研究了基于SAR目標(biāo)高