基于分?jǐn)?shù)譜時(shí)頻特征的SAR目標(biāo)檢測與識(shí)別方法研究.pdf

1、SAR目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別(Automatic Target Recognition,ATR)是SAR圖像解譯和分析的重要環(huán)節(jié)。由于SAR圖像不同于其它成像圖像,它摻雜著大量的相干斑噪聲、幾何畸變,易受方位角影響,從而導(dǎo)致背景散射與目標(biāo)散射間存在差異。因此,如何從SAR圖像中檢測出目標(biāo)區(qū)域,并提取目標(biāo)有效信息,從而對(duì)SAR目標(biāo)進(jìn)行合理解譯是一個(gè)亟待攻克的難題。本文主要研究了SAR圖像最優(yōu)分?jǐn)?shù)域時(shí)頻特征的提取,以及在此基礎(chǔ)上完成的高精度SAR目標(biāo)

2、檢測與識(shí)別方法。
　　本文在相關(guān)科研工作者研究的基礎(chǔ)上,將時(shí)頻分析與分?jǐn)?shù)階傅里葉變換相結(jié)合,增加了這種瞬態(tài)分析方法的靈活性,并將該方法用于SAR地面目標(biāo)檢測,進(jìn)而開展目標(biāo)識(shí)別方法研究。本文所做的主要研究工作和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)研究了SAR ATR的基本理論,掌握了SAR圖像的特性,包括其成像機(jī)理,噪聲產(chǎn)生原理及抑制,對(duì)SAR目標(biāo)特性也進(jìn)行了分析,為本文SAR ATR系統(tǒng)的構(gòu)建打下理論基礎(chǔ)。
　　(2)學(xué)習(xí)了時(shí)頻分析

3、、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform,FrFT)的基本理論,并在此基礎(chǔ)上深入研究了分?jǐn)?shù)域時(shí)頻分析方法。FrFT結(jié)合計(jì)算復(fù)雜度低的Gabor變換提出了分?jǐn)?shù)階Gabor變換(Fractional Gabor Transform,FrGT),并把它推廣至2維SAR圖像信號(hào)處理中。
　　(3)對(duì)FrGT最優(yōu)化實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入的研究,主要是針對(duì)窗函數(shù)設(shè)計(jì)和最優(yōu)變換階次2方面,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真與分析。

4、r>　　(4)為了把時(shí)頻譜降維可視化,深入研究了最優(yōu)實(shí)現(xiàn)后的時(shí)頻譜的特征提取方法,選擇最優(yōu)特征,保證檢測的精度。從而提出了基于最優(yōu)分?jǐn)?shù)域時(shí)頻譜特征的SAR目標(biāo)檢測方法,自適應(yīng)最優(yōu)分?jǐn)?shù)階Gabor變換( Optimal Fractional Gabor Transform,OFrGT),并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真與對(duì)比分析。
　　(5)深入研究了分類模塊的設(shè)計(jì)方法,對(duì)分類策略及特征組合進(jìn)行了討論,參數(shù)尋優(yōu)以及決策融合方式也進(jìn)行了深入討論,進(jìn)行