基于脊波变换的SAR目标方位角估计

论文摘要

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)自动目标识别(Automatic TargetRecognition,简称ATR)技术在军事战争中起重要作用,已成为国内外研究的热门课题。近些年来,雷达目标识别在特征提取、目标模式分类、目标识别算法的实现等技术领域取得了不同程度的进步,已成功应用于星载和机载合成孔径雷达地面侦察、精确制导等领域。获取SAR目标成像方位信息是进行SAR ATR的重要内容之一。由于SAR对目标成像方位非常敏感,同一目标在不同方位下的成像差别很大,所以表现出的特征也各不相同。在SAR ATR系统中,利用目标的成像方位信息提取有效特征,一方面有利于提高正确识别率,另一方面也增强了系统处理的实时性。木文主要针对SAR目标成像方位角估计方法进行了较深入的研究。具体研究内容如下:首先,从理论上分析了小波变换和脊波变换的特点,深入讨论了小波变换、Radon变换和脊波变换三者之间的关系以及它们在描述信号特征上的区别。在此基础上,利用脊波变换特有的良好方向特性给出了脊波角度和能量谱之间的关系。然后,分析了几种现有的SAR目标方位角估计算法,给出了一种基于脊波变换的SAR图像目标方位角估计方法,通过比较不同方向上脊波能量的差异,利用能量最大准则实现目标方位角估计。同时,为更准确地估计目标方位角,需对SAR目标图像进行预处理,即将目标从图像中分割出来,为此本文还对SAR图像统计特性进行了分析,给出了一种基于Weibull分布SAR目标和阴影图像的分割方法。最后采用MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测SAR数据进行了大量实验,实验结果表明本文方法是有效的,脊波变换更能反映出目标的方位特征。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题研究背景及意义
• 1.3 国内外研究历史和现状
• 1.4 本文主要研究工作
• 第二章 SAR图像自动目标识别与目标方位角估计
• 2.1 引言
• 2.2 SAR成像基本原理
• 2.3 SAR图像特征
• 2.3.1 SAR图像灰度信息及相干斑噪声
• 2.3.2 SAR图像模型
• 2.4 SAR图像自动目标识别
• 2.4.1 SAR ATR概述
• 2.4.2 SAR ATR系统分类
• 2.5 SAR图像目标方位角估计
• 2.5.1 SAR图像目标方位信息
• 2.5.2 SAR图像目标方位角估计难点
• 2.6 本章小结
• 第三章 小波变换与脊波变换
• 3.1 引言
• 3.2 傅里叶变换及短时傅里叶变换
• 3.3 小波变换
• 3.3.1 小波变换概述
• 3.3.2 连续小波变换
• 3.3.3 离散小波变换
• 3.4 脊波变换
• 3.4.1 脊波变换概述
• 3.4.2 Radon变换
• 3.4.3 连续脊波变换
• 3.4.4 离散脊波变换
• 3.5 脊波能量
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于脊波变换的SAR图像目标方位角估计
• 4.1 引言
• 4.2 几种SAR图像目标方位角估计方法
• 4.2.1 基于最小惯性矩估计方位角
• 4.2.2 基于目标近距离边界估计方位角
• 4.3 基于脊波变换的SAR图像目标方位角估计
• 4.3.1 SAR图像分割
• 4.3.2 SAR图像目标方位角估计
• 4.3.3 实验结果
• 4.4 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表论文