基于多源數(shù)據(jù)融合的SAR圖像目標識別方法研究.pdf

1、基于合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR)的自動目標識別（Automatic Target Recognition, ATR)算法已經(jīng)成為近年來的研究熱點，其研究成果被廣泛應(yīng)用于軍用和民用領(lǐng)域，例如國土安全、視頻監(jiān)控、智能家居等。SAR成像結(jié)果有對目標方位變化敏感、相對抽象等缺點，而多源數(shù)據(jù)融合方法可以通過對不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進行融合處理，增加對目標信息的獲取量，從而提升對目標相應(yīng)參數(shù)變化的魯棒性，提高目

2、標識別正確率。因此，本文采用基于多源數(shù)據(jù)融合的目標識別算法，弱化SAR圖像的目標方位依賴特性對識別結(jié)果的影響，提高識別結(jié)果的穩(wěn)定性，更好的滿足戰(zhàn)場環(huán)境下對地物目標進行自動識別的要求。
　　本文將來自不同方位的目標圖像進行融合，提升待識別目標的信息量。在傳統(tǒng)的聯(lián)合稀疏表示算法的基礎(chǔ)上，一種改進它的方法被提出，以控制方位角信息對識別結(jié)果的干擾?？傮w研究內(nèi)容安排如下：
　　1.研究適用于SAR圖像的特征提取方法。采用獨立同分布高斯

3、隨機投影方法對圖像數(shù)據(jù)進行降維，并論證該降維方法的高效性和有效性。研究了稀疏表示方法、聯(lián)合稀疏表示方法進行特征提取的原理，以及如何將上述方法應(yīng)用到SAR ATR領(lǐng)域中。
　　2.結(jié)合SAR圖像的特點，分析傳統(tǒng)的稀疏表示算法直接應(yīng)用在SAR圖像目標識別領(lǐng)域的不足之處，提出一種基于固定子字典的聯(lián)合稀疏表示算法，在融合多方位角信息的同時，控制方位信息對識別結(jié)果的干擾。通過設(shè)計實驗仿真，采用MSTAR數(shù)據(jù)，論證了基于固定子字典的聯(lián)合稀疏表

4、示方法可以提升目標識別的準確率。
　　3.針對上述目標多方位信息融合算法的分析，固定子字典方法可以增加目標的信息量，同時很好的控制干擾信息量，但是其對數(shù)據(jù)庫有一定要求，需要數(shù)據(jù)庫分布有條理且數(shù)據(jù)類型種類數(shù)已知。針對上述問題，提出了一種基于局部自適應(yīng)子字典的聯(lián)合稀疏表示算法，此方法在具有更高的適應(yīng)性的同時，保留了上述算法的優(yōu)點。通過設(shè)計仿真實驗論證，基于自適應(yīng)子字典的聯(lián)合稀疏表示的多方位目標圖像融合方法在識別率、魯棒性、以及收斂性上