合成孔徑聲納成像及目標檢測與識別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著人類對海洋的勘探、開發(fā)和利用的深入，水下聲成像技術(shù)以及聲納圖像的檢測與識別成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個重要課題。為了解決高分辨率聲納系統(tǒng)的一體化問題，論文深入研究了合成孔徑聲納的目標成像、目標檢測與目標識別技術(shù)。論文的主要內(nèi)容包括：
　　 （1）綜述了國內(nèi)外聲納技術(shù)的研究現(xiàn)狀，詳細介紹了當前高分辨率聲納系統(tǒng)的組成和主要技術(shù)手段。介紹了SAS（合成孔徑聲納）技術(shù)及其圖像特點，并分析了目前聲納圖像處理中所存在的主要技術(shù)難點。

2、>　　 （2）介紹了SAS系統(tǒng)所使用的LFM（線性調(diào)頻信號）的形式及其處理方法的基礎(chǔ)理論，闡述了LFM信號的脈沖壓縮及SAS的高分辨率原理，為后續(xù)的成像處理奠定基礎(chǔ)。
　　 （3）針對SAS成像的具體問題，采用經(jīng)典的RD（距離多普勒）算法進行成像處理。此處由于需要對水下真實目標進行成像仿真，因此通過對典型目標（包括水雷、魚雷和潛艇）進行三維建模來實現(xiàn)面目標快速成像，從而以較高的效率實現(xiàn)對復(fù)雜目標的仿真成像。
　　 （4

3、）針對RD算法生成的水下目標方位一距離二維圖像，提出改進的CFAR（恒虛警率）算法進行目標檢測。通過將實際圖像的直方圖近似代替背景雜波直方圖來擬合典型的雜波分布，并計算分布參數(shù)；將得到的參數(shù)用于CFAR檢測中，從而計算出檢測閾值，得到檢測結(jié)果。
　　 （5）針對改進CFAR方法得到的SAS目標檢測圖像，提出鏈碼離散曲率算法進行目標的識別。將模式識別中的鏈碼做規(guī)范化定義，并將微積分中的曲率概念離散化，使之適合數(shù)字圖像的表述；隨后將